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可以试试用tenacity包一层，给工具调用加个指数退避重试，简单省事。

同一个问题隔几分钟答案不一样，这个信号挺关键的，说明不是单纯切分问题，更像是检索结果本身在抖。你chunk_size 512配20重叠对内部知识库来说偏碎，术语一断句Embedding就抓不准，Top5召回里混进噪音的概率很大。建议先把每次请求的召回片段和相似度分数打出来，对比同一问题两次结果差在哪，是召回集合变了还是排序变了。智谱的embedding对垂直领域黑话确实可能不敏感，可以拿几个bad

五轮就崩基本可以锁定是history膨胀把prompt挤爆了，BufferWindowMemory的k值设太大跟没裁一样。我现在的做法是history只保留最近两三轮原文，更早的让模型压缩成一句话摘要挂到system里，再配个token计数超阈值就强制触发裁剪。另外检索那块也得看看，多轮之后query被历史污染，召回的东西越来越偏，答非所问往往是这个原因不是记忆本身。想稳跑20轮的话可以试试Lan

表结构太长确实是个坑，我之前也踩过，直接全文丢进去GPT反而容易抓错重点，后来改成只给相关表加字段注释，准确率明显上来了。你说的幻觉字段问题，我觉得核心是模型对DDL理解不够，可以试试把建表语句原样贴进去而不是自己描述，它读CREATE TABLE比读自然语言靠谱得多。另外角色设定挺有用的，我一般会写“你是一个资深数据仓库工程师，只使用我提供的表结构，不确定的字段必须问我”，这样它就不太敢瞎编了。

学到了，感谢分享！

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

这个思路不错，收藏了。

刚入门，这个对我帮助很大。

这个思路不错，收藏了。

2000条做ReAct微调确实有点紧，尤其工具调用这种强格式任务，模型很容易退化成直接回答。我踩过类似的坑，后来发现光靠SFT不够，得混一部分纯格式对齐的样本进去，比如只训练输出Action那一段，让它先把模板刻进脑子里。另外你推理时的prompt是不是跟训练时完全一致？差一个空格或者换行都可能让模型懵掉。建议先拿训练集里的样本原样跑一遍推理，如果都对但新问题就崩，那基本是泛化问题，得加数据或者上

原生融合这个方向确实比外挂工具链靠谱多了，我之前用Qwen2.5加一堆tool call做Agent，光在prompt里维护状态就累得够呛，稍微复杂点的任务就开始胡言乱语。GLM-4.5能把推理链和代码执行揉在一起，从架构层面解决上下文断裂问题，这个思路我觉得是对的，毕竟模型自己知道什么时候该调工具、什么时候该继续推理，比人为写规则优雅太多。不过你提到A100 80G才能跑满性能这点我有点好奇，是

给工具返回结果加个明确标签，比如“价格=xxx”，再在提示里强调别串字段，我这么干好多了。

你这情况大概率不是量化的锅，AWQ 4bit在A100上跑7B其实很轻。核心问题是vLLM默认max-num-seqs挺大的，并发一上来KV cache按seq数预分配，显存直接爆。建议先把--max-num-seqs压到4或8试试，再配合--max-model-len降一点，基本能稳住。另外gpu-memory-utilization 0.9已经偏高了，留点余量反而更稳，别死磕那个数。

我也遇到过这问题，后来用摘要加向量检索压缩历史，效果好不少，你可以试试。

几十万条分片Chroma确实会吃力，它更适合小规模快速验证。可以试试Qdrant，单机Docker一条命令就起来，不用etcd那套，性能和召回都比Chroma稳不少。混合检索我建议加上，BM25配向量对专有名词和编号类的query提升挺明显的，Qdrant原生就支持稀疏向量，不用额外搭ES。另外你bge-m3本身支持稠密+稀疏+colbert，直接用它出稀疏向量喂给Qdrant就行，省事。

量化版确实会放大这毛病，我换FP16后中段遗忘好了一些，但跨文件还是得手动喂关键片段。

2万条数据确实太小了，compile那点编译开销摊到几个epoch根本回不了本，官方30%+基本是大模型长训练才跑得出来。动态shape报错是老毛病了，Bert变长输入要么pad到固定长度，要么上dynamic=True试试，但不一定稳。你这种情况我建议训练阶段就别折腾了，推理部署时再compile收益反而更明显。

MCP本身确实不负责模型推理，它管的是上下文和工具调用的协议层。你那个“context not found”大概率是因为没按MCP的server规范注册资源或工具，Flask裸包一层它认不出来。可以试试用mcp-python的SDK把PyTorch推理包成一个tool，再配个resource管理器处理模型加载和缓存，别让每次调用都重新load权重。

这种情况大概率不是模型本身泄漏，而是你把每个 batch 的输出都 append 到列表里了。如果 append 的是 tensor，尤其是还挂在 GPU 上的 tensor，那它就一直被列表引用着，empty_cache 根本救不了，因为显存还被合法占用着。你可以先确认下 append 的是不是 CPU 上的结果，或者干脆只存必要字段，比如 argmax 后的类别和概率，别把整块 logits

我也遇到过类似情况，感觉AI写代码就像个急性子，前几行还老老实实，一长就开始乱来。我的经验是别指望它在prompt里记住抽象原则，得把项目结构拆细，一个文件一个职责地让它生成。另外可以先用它写测试或工具函数，核心业务逻辑还是自己动手，把它当加速器而不是替代品。