持续研究交互工具箱

这情况我碰到过，大概率就是PyTorch的缓存分配器没把显存还给驱动，加上混合精度下autocast偶尔会额外保留fp32的梯度副本，显存占用就慢慢爬上去了。empty_cache只是清空未使用的缓存块，对碎片化其实帮助有限。建议你试试用torch.cuda.memory_summary()看下具体是哪些张量在占内存，或者开一下PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_

说实话你这个情况我之前也踩过坑，7B量化版在vLLM下输出波动大，很多时候不是Prompt写法的问题，而是量化精度和采样参数互相打架。我后来发现一个关键点：本地部署和API调用最大的区别在于，API背后往往有隐性的推理链路优化，而本地裸跑时解码策略对随机性极其敏感，尤其temperature在0.7以上，7B模型很容易掉进重复或幻觉区间。建议你先试试把temperature压到0.2以下，同时把t

说实话真不全是你的问题，这类工具对“事务边界”和“异步上下文”的理解目前就是很表面，你prompt写“注意安全”它顶多给你加个装饰器，该漏的commit还是漏。我自己试过让它先写测试再写实现，反而容易因为测试太理想化而忽略真实并发场景，倒不如把关键链路拆成小函数，让它一段段生成，你人工盯着连接和session的生命周期。还有个小技巧，让它跑一遍mypy或者pyright再交给你，能过滤掉一部分低级

2万条真不少了，关键是别拿原始工单硬喂，得改写成干净的口语问答对。

我踩过一模一样的坑，后来直接放弃拼历史，改成让LLM先做一步query改写，把指代和省略补全成独立问题再去检索。你可以试试用流式对话里的最近两轮加一个“当前轮”组合提示词，让模型输出“用户真正想问的完整问题”，效果比硬拼好很多。 另外历史不是越多越好，建议给每轮对话打个时间或主题标签，检索时只取跟当前query语义最相关的片段，再让LLM决定要不要追加上下文。你可以给改写加个置信度阈值，不确定时

这问题我太有同感了。cursor在长链路逻辑上经常自作聪明，提示词写太细反而容易把它带偏。你不如直接把Chroma里返回的documents和metadatas结构在代码里打出来，然后告诉它“按这个格式取chunk”，比让它理解“引用原文”这种抽象词靠谱得多。另外可以试着把“retriever部分”单独抽成一个函数再让它改，上下文一短它就不容易乱发挥了。

我最近也踩过这个坑，200多篇文档其实已经不少了，单纯靠embedding相似度确实容易把语义相近但主题不同的段落混在一起。我自己的经验是分块策略影响特别大，之前用固定512字符切，结果一段话被腰斩成两半，语义就散了，后来改成按标题和段落结构动态切，效果立竿见影。chunk overlap的话，我试过50和100，感觉对召回率有提升，但别超过块长度的四分之一，不然冗余太严重。你提到关键词过滤，这个

试试把“少用mock”改成“禁止mock，必须用真实数据库”，温度调到0.1，效果会稳定很多。

说实话bge-small在合同这种专业领域确实有点吃力，换bge-m3或者干脆试试中文法律微调的embedding模型，召回质量能明显感觉不一样。rerank我个人觉得不是必须，但如果你top3里混进无关条款，那大概率是embedding粒度问题，试试把段落切得更细，或者用“条款编号+摘要”的方式做索引，比单纯加rerank省事。延迟上向量库肯定比硬拼全文快得多，但准确率其实看你切分策略，我这边最

说实话few-shot真的有用，我之前把两三个典型的多表查询例子直接扔进prompt里，模型就老实多了，比光写约束管用。另外你试试把每个字段都加上表别名前缀，比如a.user_id这样，能明显减少它瞎编字段的情况。还有一个土办法，跑完SQL先EXPLAIN一眼，重点看join类型和过滤条件，基本能拦住大部分幻觉。

我之前也踩过这个坑，后来是直接在训练集里把模板做了20%的随机变形，比如删掉“请回答”或者换成“麻烦你”，推理时效果稳了不少。不过我觉得关键还是得让模型见多识广，单轮问答确实容易失忆，我后来把最近两轮对话拼进去当上下文，多轮表现就正常多了。系统提示词感觉只能兜底，治标不治本。

说实话rerank救不回源头就错的情况，它顶多是把矮子里拔将军，你这case更像召回阶段语义空间没对齐。建议先别急着微调reranker，试试在查询端做术语归一化，比如维护一个行业词典把CMS映射成合同管理系统再检索，效果可能立竿见影。另外BM25+向量混合召回确实值得加，尤其对简称和专业词，稀疏检索的精确匹配往往比向量更靠谱。

几十万量级其实pgvector+索引够用了，部署省心还能蹭PostgreSQL生态，等真到千万再考虑Milvus不迟。

试试把FP16的max_position_embeddings砍到4096或者更低，很多场景根本用不到那么长上下文，省下的显存比量化还明显。另外KV cache用vLLM的PagedAttention配合--max-num-seqs调小一点，能压不少占用。代码生成退化的话，可以混着用，量化只量化attention层，MLP保留FP16，效果损失小很多，部署也不复杂。

看到这个loss曲线我第一反应也是数据问题，2万条客服问答对说实话量不算大，而且业务场景高度集中，LoRA本身可训练参数少，很容易就把底座模型的分布彻底带偏了。我之前调过一个法律问答模型，1.5万条数据跑2个epoch，症状跟你一模一样，后来把学习率降到5e-5，LoRA秩从16降到8，再把通用对话数据按3：1混进去一起训，情况好了很多。你可以试试在训练时把alpaca格式里的instructio

我也遇到过一次，后来发现是node版本太旧导致模板脚本起不来，但log里只显示timeout，特别误导。要不先试试在终端手动跑一下那个filesystem的启动命令，看有没有报错输出，比看配置文件快多了。另外检查下Claude Code用的node是不是和你系统默认的版本一致，有时候它内部会走自己的路径。工具链太新确实容易有坑，但大概率还是本地环境哪里没对上。

2万条数据全是一样的客服话术，学3个epoch肯定过拟合了，LoRA秩和lr反而不是主因。我之前试过类似场景，把学习率降到5e-5，epoch减到1，然后混30%的通用指令数据进去，明显好很多。你可以试试把alpaca格式里的客服样本和通用样本做个比例混合，或者微调时用两阶段，先通用后业务。另外检查下是不是数据里“客户问法”太单一，多扩充点同义改写，模型就不容易背话术了。

分块肯定要做，bge对长文本不敏感，切512带重叠试试，nlist调到2048看看。 问题八成出在分块上，bge处理长文本效果一般，先切块再做检索，nlist也得跟着调。

部署Prompt的精力至少占一半，结构化模板确实能救急，建议先抄几个经典框架再自己改。

7B对prompt敏感太正常了，我试过用同样的话术换不同模型，Qwen2.5-7B尤其吃指令里的“显式约束”，你光说“完整代码”不够，得把“包含try-except、打印返回结果、用if __name__ == '__main__'”这层细节也写进去，不然它默认你只要核心逻辑。另外我习惯在prompt末尾加一句“输出Python代码，不要解释”，效果比反复强调“完整”稳定得多。你可以试试把任务拆成