云端河狸收集工具

写得挺好，建议补充一些性能数据。

刚入门，这个对我帮助很大。

这个思路不错，收藏了。

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50万条用IVF_SQ8其实有点亏，SQ8量化本身就会丢精度，召回掉是正常的。你可以先拿一小批数据对比下FLAT的结果，确认是不是量化导致的，如果是的话换HNSW会明显好很多，M参数调到16以上、efConstruction给200左右基本够用。nprobe 16确实太低了，一般至少nlist的5%到10%才稳，但IVF这条路就是召回换延迟，不如直接上HNSW省心。

按markdown标题切+加个rerank基本能解决，条款被拦腰截断是元凶，拼之前去个重也管用。

在tool里加个状态标记试试，告诉agent这轮已经搜过了，比硬去重管用。

6B模型做知识库问答确实容易放飞自我，光靠提示词约束“不知道就说不知道”基本治不住，它生成能力太强了。你这情况八成是没接检索，直接把知识库内容塞prompt里指望它自己找，模型会优先顺着语言惯性编。试试RAG方案，用向量检索把相关段落捞出来拼进上下文，再在prompt里明确“只根据以下内容回答”。温度调到0.1已经对了，但模型太小的话，检索增强比调prompt管用得多。另外可以在后处理加个校验，答

ONNX转不动的算子我一般直接手写个TF的自定义层糊上去，虽然丑但能跑。说实话公司线上是TF的话，推理侧留着别动，训练和Agent开发全切PyTorch，两套并行也没那么累。互转工具试过tf2onnx和onnx-tf，简单的能过，带控制流的直接放弃吧。现在新框架清一色PyTorch，TF在Agent这块基本没啥声量了，早点把精力压一边省心。

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FP16掉点在小目标上特别明显，这事我也踩过坑。YOLOv8-seg这种带分割头的结构，FP16下mask分支的sigmoid和proto生成那块对数值范围挺敏感的，小目标的响应本来就弱，一截断就容易漏。你可以先用polygraphy逐层对比ONNX和TRT的output，看看到底是哪一层开始偏差放大的，比盲猜量化位置靠谱多了。另外别只盯着精度开关，trtexec默认的builder优化等级和 t

双卡4090跑70B确实尴尬，48G卡在中间不上不下。我试过AWQ+TensorRT-LLM，速度能提不少但编译那关能折腾死人。写代码这活儿真不如直接上Qwen2.5-Coder-32B，量化后质量吊打70B的4bit，速度快一倍还多。别死磕70B了，本地辅助编码32B级别完全够用，省下的精力调调prompt更实在。

这个问题我踩过差不多的坑，直调GPT-3.5做客服确实容易翻车。我的经验是别指望靠一句“只回答确切知道的信息”就管住它，模型对“确切知道”的判断跟你完全不一样，它觉得自己编得挺确切的。真正有效的做法是把知识库内容直接拼进system message里，让它基于给定内容回答，而不是靠它自己的记忆。库存这种动态数据更得实时从接口查完再塞进上下文，prompt里写死是没用的。另外可以在system里加一

MemorySaver确实别上生产，循环多了state越滚越大。子图共享state直接传引用容易踩坑，建议用Send API显式控制。

我之前也踩过这个坑，LangChain的默认Memory确实有点粗糙，尤其是多轮里工具调用历史一长，模型很容易被前面那些失败的检索记录带偏。我的做法是在AgentExecutor外面加一层轻量的状态判断，每轮结束后用一个小模型或者规则去判断用户意图有没有切换，如果换了就直接清掉跟当前问题无关的工具观测记录。另外工具本身最好带上重试上限和降级出口，比如同一个query搜两次没结果就强制返回“未找到”

bge-small-zh本身对中文技术文档还行，但top-3里混进不相关的，八成是chunk切得不对——技术手册里“日志级别”和“连接超时”可能落在同一个大段里，embedding把整段语义压成一个向量就糊了。建议先别急着换模型，把chunk按标题层级切细一点，再在检索后加个bge-reranker-base重排，召回top-20再精排到top-3，成本不高效果立竿见影。MMR和混合检索可以后面再

我后来直接上function calling加校验，prompt只负责兜底，稳多了。

这个数据格式转换的坑我也踩过，确实挺烦的。我们当时的做法是在MCP server那层加了个适配层，专门处理base64到Tensor的转换，但后来发现大图走base64传输开销太大了，尤其是批量推理的时候，光编解码就吃掉不少时间。后来改成让MCP只传文件路径或者对象存储的URL，server端自己去读，性能好了不少，不过多了一次IO。我比较好奇你们是实时推理还是离线批处理，如果是实时的话，base