云端河狸收集工具

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

loss卡在1.0附近震荡挺常见的，不一定是学习率的问题。你数据集是爬来的Python片段，质量参差不齐、重复度又高的话，模型很快就学到“平均分布”了，loss自然下不去。建议先看看target_modules是不是只加了q,v，试试加上k,o和MLP层，代码任务对FFN的依赖其实挺大的。另外2e-4对LoRA不算离谱，但可以配个cosine schedule加warmup跑跑看，比死磕学习率有用

拿生成模型的最后一层直接当embedding确实不太行，它训练目标本来就是预测下一个token，不是把语义压到向量空间里，检索时好时坏很正常。你至少得试试mean pooling加L2归一化，别用last token那一位。真要做检索建议换BGE-M3或者gte-Qwen2这类专门embedding模型，小几个G显存但效果稳很多。

六千token其实没超多少窗口，问题大概率不在长度而在模型对“上下文边界”的理解上。我拿Qwen2.5-Coder-32B也跑过类似场景，发现它对喂进去的多个文件会默认当成一个整体来“补全语义”，你system prompt里那句限制它经常选择性忽略，尤其是文件之间有命名相似或者调用关系的时候，脑补得特别起劲。后来我改成一次只给一个文件加必要的接口签名，反而比塞三个文件靠谱，虽然麻烦点但幻觉少很多

7B这个量级做十来个字段的抽取确实容易翻车，尤其合同这种长文本，注意力稀释之后尾部字段丢失太常见了。我自己的经验是别指望Prompt能一把梭，Json模式约束只是保格式，保不了内容完整性，该漏还是漏。可以试试把抽取拆成两阶段，先让模型定位相关段落或条款，再针对每个片段单独抽字段，短上下文里稳定性会好很多。few-shot也别一股脑全塞，挑那种容易混淆的负例放进去，比堆正例管用。系统提示词我一般用来

我最近也踩过这个坑，后来改成按章节标题切，再在每个块前面拼上所属章节路径，检索命中率明显好一些。纯语义分割听着美好，但产品手册里表格和参数列表一多，切出来的块经常缺上下文。可以试试小块检索、大块喂给模型，就是拿256字符去匹配，命中后把前后各扩个一两百字再塞进prompt里，这样细节和语境都能兼顾。

几百万条用pgvector确实省心，但过滤加增量更新多了会有点吃力，Qdrant docker跑起来挺轻的可以试试。

技术文档按标题层级切更稳，闲聊类可以放宽到512。检索效果建议用RAGAS跑一轮，比拍脑袋强。

试试按产品维度分组后再让LLM对比，检索结果先做实体对齐，能少很多乱码。 把两次检索结果分开缓存，让模型先各生成摘要再合并，比直接塞一堆上下文靠谱。

A100 40G跑7B其实算力瓶颈大于显存瓶颈，你试试把max tokens调低一点，有时候默认配置会留太多prefill余量。vLLM的话记得开continuous batching，还有paged attention的block大小要调，默认值不一定适合你的请求长度分布。量化的话可以先上INT8，AWQ或者GPTQ都行，FP16其实浪费了A100的算力。并发内存飙高大概率是KV cache没限

这问题太真实了，我试过把变量名写进代码块注释里，比单在prompt里说管用得多。

说实话我基本不调这两个参数，除非输出明显崩了才去动一下top_p。温度对7B这种小模型影响确实不如大模型明显，但调太低真的会牺牲创造力，代码注释被吞太正常了。我现在更倾向于把约束写进prompt里，比如明确要求“每一步都要加注释”，效果比调参稳定多了。另外开源模型对指令格式敏感，你可以试试把例子直接塞进prompt里，few-shot比单纯改描述管用，特别是Qwen这种中文底子好的模型。

说实话我更关心它们的插件生态，老项目里一堆自定义lint规则和内部框架提示，这俩IDE要是能直接兼容VS Code插件市场就能省大事，不然迁移成本太高了。 另外Trae那个端侧模型跑起来占多少内存？我16G的Mac开几个服务就紧张，要是为了补全吃我一半内存还不如用回Cursor配个代理。

500条数据学风格确实偏少，可以试试把模板简化为纯文本看loss变化。另外检查下数据里是否有重复或噪声。

bge-small跑技术手册确实吃力，先试下bge-m3或gte-large，大概率比调chunk管用。

说实话你这情况太常见了，GPT-4单测和真实数据的差距主要在于用户表达的多变性，few-shot例子选得再准也覆盖不了所有变体。我建议你先别急着调prompt，把真实数据里分类失败的那些case收集起来，看看是模型理解问题还是类别边界本身模糊，有时候“退货”和“咨询”在语义上确实有交集。工具方面可以试试用LangSmith或者W&B去记录每次推理的输入输出和token概率，能帮你定位是prompt

说实话我觉得你这个问题问反了，微调LLM去过滤噪声文档，有点像用大炮打蚊子，而且很容易把模型搞糊涂。我之前试过类似的方案，构造了正负样本让模型判断相关性，结果跟你一样，模型变得特别“敏感”，有时候连正确文档都开始怀疑，输出质量反而下降。 关于你的第一个问题，负样本肯定要加，但比例得控制，我试过大概1：1到2：1（负样本：正样本）效果还行，但关键是要让负样本“像”正样本，比如“出差政策”和“报销流

说实话，你这个观察挺到位的，我自己压测时也发现LongCat的显存曲线在并发上去后斜率吓人。不过我觉得“快”和“准”其实不是非此即彼，关键是看业务容忍度，比如客服场景200ms和300ms确实没差，但量化掉的那些长尾case可能正好是用户最炸毛的点。现在各家都在堆推理优化，反而觉得工程上的“稳”比“快”更难做，DeepSeek那个稀疏注意力虽然重，但起码边界清晰。想问问你测的时候有没有试过把Lon

说实话我也有同感，few-shot给多了反而容易把模型带偏，它可能只顾着模仿示例的“形”而忽略了逻辑本身。我的经验是复杂业务拆成多个小函数分别生成，再手动粘合，比一次性要完整功能稳得多。另外让GPT先输出伪代码或注释流程，确认逻辑后再补实现，错误率会明显下降。你试试把prompt重心从“约束格式”挪到“明确边界条件”上，比如直接告诉它哪些情况必须判空，效果可能比堆示例好。