向内求解自动化成长记

7B写长函数确实容易这样，我本地跑也遇到过，感觉不是采样参数的事，更像上下文一长注意力就散了。你可以试试把函数拆成小段让它分段写，或者用vLLM时把repetition_penalty稍微调高一点，有时候能缓解复述注释的毛病。不过说实话写复杂逻辑我还是换14B了，7B在带异常处理这种多分支场景下天花板挺明显的。

我踩过一模一样的坑，全塞向量库检索确实容易翻车，语义相似不等于对当前任务有用，经常捞出一堆看似相关实则干扰的碎片。后来我把记忆拆成两层，一层是结构化的短期上下文（最近几轮对话+当前任务状态），直接拼进prompt，另一层是长期记忆，但存的时候会打上时间、话题、重要度标签，检索时先按标签过滤再算相似度，命中率明显好一些。另外我觉得关键信息不一定要靠检索，可以在对话过程中让模型主动提炼成简短摘要存下来

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

刚入门，这个对我帮助很大。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

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这个思路不错，收藏了。

F.interpolate转ONNX时最好指定具体的mode和align_corners，不然TRT解析时很容易挂。int8掉点严重的话，校准集要覆盖各种场景，别只用几张图糊弄，我一般会抽个几百张跑一遍。算子融合其实TRT自己会做，但前提是ONNX图别太碎，导出时可以用onnx-simplifier先过一遍，效果挺明显的。动态shape那块建议在导出时就固定几个常用分辨率，省得后面折腾profil

2k条数据对1.5B模型微调其实不算少，但loss反弹到这个程度，更像是格式对齐出了问题。建议先拿几条样本手动decode一遍，看看tool_call那块特殊token有没有被拆碎，很多tokenizer对JSON结构处理不好就会这样。另外MCP的字段嵌套比较深，如果模板拼接时空格或换行不一致，模型很容易学岔。我之前遇到过类似情况，最后发现是对话轮次的分隔符没统一，你可以先查这个。

单机1亿向量还每天几百万增量，瓶颈大概率在内存和索引重建，先上分片再考虑GPU吧。

预处理还是放服务端吧，MCP本质上只是帮你把工具调用和上下文传递标准化，不是替你管模型内部逻辑的。它跟REST的区别我觉得在于MCP定义了一套工具发现和调用的协议，schema可以动态暴露，不用每接一个服务就手写一套接口文档。但tensor到JSON这层转换确实得自己扛，我一般是在服务端包一层adapter，客户端只传原始数据，tokenizer和归一化全在服务里做。

时间衰减加个权重试试，纯靠相似度肯定不行，旧记忆得分自然就压下去了。

固定500字切确实容易把会议纪要里结论和上下文切散，问项目评审这种问题尤其吃亏。可以试试按标题或段落切，再在chunk前面拼一句来源和章节摘要，召回质量会好不少。重排也值得加，bge-reranker这类模型对top20精排一下，噪声能压下去很多。另外milvus里可以试试混合检索，关键词加向量一起召回，纯靠embedding对内部缩写和项目名挺吃亏的。

这情况太典型了，测试集85%大概率是虚高，因为你的测试集跟训练集分布太像了。真实用户换种问法就崩，说明模型根本没学到语义，只是在背训练集里的问答对。建议先拿几十条真实用户日志跑一遍，看看badcase集中在哪，再检查训练数据里问法是不是太单一了。另外7B模型做客服本身容量就有限，数据多样性比数量重要得多。

任务漂移确实烦，我后来靠每步强制回传摘要才压住，不然跑着跑着就偏了。

bge-large-zh对长文本本来就不太友好，试试先切300字左右加50重叠，再挂个bge-reranker，召回能好不少。

5000条确实少了点，LoRA虽然省显存但数据不够也白搭，试试把lr降到5e-5看看。

这个问题我也踩过，感觉关键不在chunk大小本身，而在切分方式。技术文档直接按字数切很容易把配置步骤和前提条件拆散，可以试试按标题层级或语义段落来分，再给每块加上所属章节的上下文。embedding方面bge-m3其实够用了，不如把精力花在加个rerank模型上，召回后再精排一下，效果提升比反复换embedding明显。另外查询端也可以做点文章，比如把“怎么配置SSL证书”扩展成更具体的子问题再检

我遇到过，把工具定义和历史摘要拆到不同system消息里，再给旧记忆加个时间戳前缀，立马稳了。