月下读书集

这个现象其实挺常见的，我去年做金融问答时也踩过一模一样的坑。你那几千条内部问答对里大概率混了不少“直接给答案”的样本，模型微调后学会了跳过检索、自己凭记忆答，所以一接回RAG就开始无视文档。LoRA把模型往“业务风格”上拉的同时，也把它的“检索依赖”给削弱了，这两个目标本身是有拉扯的。可以试试在微调数据里专门构造一批“给定上下文再回答”的样本，让模型重新学会用文档说话，而不是靠参数记忆。另外检索器

政策文件这种结构强的文本，可以试试按条款切而不是按固定token数，比如按“第X条”来分，每块自带标题和上下文，召回会干净很多。bge-small换large在3090上其实还好，batch调小点推理速度能接受，中文效果提升挺明显的。重排序那步可以先不上，等baseline跑通了再加个bge-reranker-base试试，不复杂，效果提升比换模型还直接。

这个现象其实挺常见的，我之前做信息抽取的时候也踩过类似的坑。加了“资深法务专家”这种人设之后，模型会不自觉地往“专家表演”的方向走，它觉得既然自己是专家，就得说点显得专业的话，结果反而把注意力从“精确抽取”分散到了“角色扮演”上。提取任务本质上是个约束很强的定位问题，跟写分析报告、做法律建议完全是两码事，人设带来的开放性反而会干扰它对明确字段的锁定。你看到的“根据我的专业判断”这种废话就是典型的副

本地跑得通、上服务器就超时，大概率不是Milvus本身的问题，先看看两边网络链路差异。我之前也踩过类似的坑，最后发现是服务器到向量库那跳走了公网，延迟直接飙到几百毫秒，单次查询还好，MCP里串几次就顶到60s了。建议你先在服务器上直接curl一下Milvus的端口测延迟，再确认下客户端和server之间是不是也绕了外网。另外MCP那个超时好像可以调，但治标不治本，链路不通调多大都没用。

试试把共享状态和临时状态拆成两个字段，节点只declare自己需要的，不需要的压根不写进公共State里。

我遇到过类似情况，换embedding模型帮助不大，bge-m3对实体敏感度提升有限，核心还是检索策略的问题。你这种带明确实体的查询，建议先加一层BM25或tf-idf关键词召回，把候选集拉大，再用向量排序精排，效果立竿见影。另外检查下chunk是不是把日期和项目名拆到不同片段了，可以试试按实体边界切分，或者用parent-document retriever把小块映射回大块。

我之前也踩过这个坑，bge-small对长尾query的语义捕捉确实弱一点，尤其运维手册里术语太密集。你可以试试把chunk改成按章节语义切，别死守512，或者加一层rerank，用bge-reranker-base把前20重排一下，命中率能上来不少。另外，用户问“重启数据库”这种动作型问题，是不是该在向量检索前加个意图分类，直接走关键词匹配的规则通道？反正我后来混着用，效果比纯向量强多了。

说实话你这情况我太熟了，之前用7B模型做rag也踩过一模一样的坑。fp16爆显存不奇怪，但AWQ量化后还OOM，大概率不是模型体积的问题，而是kv cache在作祟——你试过把max-num-seqs调低到2或者3吗？并发4-5个请求对7B来说其实不算多，但vLLM默认会为每个请求预留大量显存做预分配，这个参数没调好很容易触发偶发溢出。另外你说history轮次多了显存涨得明显，这基本就是kv c

300M这个规模其实还在PyTorch的舒适区里，JAX的编译开销要模型再大几倍或者上了多卡才划算。我试过把ViT从PyTorch搬到JAX，省下的训练时间基本被调jit和重写pytorch hooks的时间抵消了。动态控制流确实恶心，条件掩码可以用where糊弄，但复杂分支写起来想摔键盘。如果你不是要上TPU或者搞超大模型，建议别折腾，PyTorch的生态和调试体验值回票价。

说实话提示词工程对代码生成确实有用，但更多是帮你省去来回改的功夫。你只提“要健壮”太笼统了，模型不知道具体要防哪些坑，我一般会直接说“每个文件操作都加上try-except，跳过失败并打印日志”。另外把输入输出路径、重命名规则这些细节写清楚，效果会好很多。对了，最后检查一遍生成的代码还是很有必要的，别指望它一次就完美。

我之前也遇到过类似的死循环，最后是给每个Agent加了个“confident threshold”，LLM打分低于某个值就强制返回“无法处理”并带上原因，这样至少能明确责任方。全局max_rounds肯定要有，但建议设成最后兜底而不是主要依赖，不然日志里全是超时记录，排查问题更头疼。另外可以试试在每条消息里附带一个“意图链”字段，记录哪些Agent已经处理过，重复出现的就直接拒绝转发，比单纯数轮数

温度0.2其实不算低，补全类任务我一般直接压到0.1甚至0，不然随机性很容易把逻辑带偏。另外Ollama默认的上下文长度挺短的，你试试调大点，有时候它“忘”了前面的函数定义就会瞎编。量化版确实有影响，但7B模型主要瓶颈还是指令跟随，建议你在注释里写得更像自然语言需求，别用太简短的描述，比如把输入输出类型和边界条件都点出来。我最近也踩过这个坑，换成带few-shot示例的prompt后稳定性明显好多

我之前也踩过这个坑，后来发现固定chunk size真的不靠谱，PDF里表格和段落结构差异太大了。我现在会先用文档结构做粗切分（比如标题、段落），再对长段落细切，overlap一般设chunk的10-20%，检索质量比单纯调参稳很多。另外你可以试试用GPT-4或者Claude帮你生成一批“问题-答案”对来跑召回率，比手动试错高效，LangChain的Evaluation框架里有现成的工具。不过速度

我也遇到过一模一样的坑，当时差点怀疑是模型抽风。后来仔细对比了输出日志，发现约束写得太满的时候，模型会进入一种“防御性生成”状态，它为了不违反你的规则，反而开始用模糊措辞来打太极，比如“可能”“或许”这类词就特别多。我觉得核心问题在于，你那些“不要添加已知信息”的指令，在模型看来等于是在提醒它“这里有个坑”，它反而会更努力去脑补来填补逻辑空缺。 后来我换了个思路，把system prompt改成

说实话你这个情况我太熟了，之前做合同审查也踩过一样的坑。你提到固定长度切chunk，这大概率就是问题根源——PDF转出来的文本语义密度不均匀，产品参数和退换货政策可能离得很远，硬切就把关键实体给切碎了。我后来改成按标题和段落边界切，再配合一个简单的规则：如果某个chunk里同时出现产品名和“政策”“退换”这类词，就额外复制一份存进向量库，召回率立马上来了。重排序效果变差这个事，我怀疑不是reran

这现象太典型了，我之前用Llama3做领域微调也踩过一模一样的坑。2万条数据对全参微调来说确实太少了，尤其法律文书这种风格高度集中的语料，模型很容易被“带跑偏”，把注意力全锁在摘要格式上，反而把预训练阶段学到的通用语义给冲淡了。学习率2e-5对全参微调不算离谱，但配合3个epoch，等于在原始权重上叠了6万步的有效更新，我觉得这才是“灾难性遗忘”的主因——你等于拿一小块数据反复碾压基座模型。我后来

我之前也踩过这个坑，top-k拉高后召回多了但噪声也翻倍，尤其跨文档片段拼接特别容易串味。后来我把chunk从固定512改成按标题和段落语义切分，再叠一层轻量rerank只留最相关的3-5段，效果比单纯调top-k稳多了。另外你可以试试给每个chunk生成个一句话摘要存metadata，检索时候先匹配摘要再取原文，幻觉会少很多。你现在的切分逻辑是按固定长度还是按结构来的？

温度参数影响大太正常了，8B模型本身对采样就敏感，我一般固定0.7以下，然后Prompt里把指令和示例分开写，系统提示词只放约束，示例放用户轮次里，这样比混在一起稳得多。万能模板真没有，至少得按任务类型分两套，一套聊天一套结构化输出，不然格式和风格肯定互相打架。你试试把关键设定在每轮用户输入前重复一遍，比如用角色名+当前状态，比只在开头写一次管用，但注意别太长，不然又啰嗦了。

温度调低确实立竿见影，但few-shot治标不治本，关键还是得把检索片段和问题用分隔符硬隔开。

纯靠prompt确实会有天花板，尤其多轮对话一长，模型注意力一分散就露馅。我现在的做法是外层套一个校验器，强制解析输出格式，比如让agent先返回一个意图标签，再根据标签决定是查库还是直接回“暂未收录”，这样就算它想编也编不出合规的json结构。另外few-shot别用太长的例子，几个短的反而更管用，你试试把惩罚性描述换成“如果无法确认，只允许输出固定短语”，效果可能更稳。