生产级AI落地指南

我一般按内容类型来调，技术文档用512 tokens加50-80重叠效果还行，聊天记录就得切小点，256甚至更小，因为对话本身碎片化。其实分块没有万能值，关键看你embedding模型的最佳输入长度和检索粒度需求。我习惯先按段落切，超长再硬切，重叠设10%-15%左右，能缓解断片问题。你可以拿一批query跑个召回评测，比拍脑袋选靠谱多了。

这种情况我也遇到过，感觉光靠Prompt真的很难完全根治，模型有时候就是忍不住想“礼貌”一下。我后来直接在代码里做后处理，用正则把第一个{到最后一个}之间的内容抠出来，基本能解决99%的情况。如果项目里对格式要求特别严，可以用function calling或者response_format参数强制走JSON schema，比纯靠提示词稳很多。另外温度调低一点也有帮助，不过最省心的还是别跟模型较劲

loss降到0.2但输出乱码，大概率是数据格式的问题，纯文本直接喂给Qwen2确实容易让它学到换行符和特殊token的分布，建议先试试套上chat模板，哪怕简单拼个“<|im_start|>user\n描述\n<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n代码\n<|im_end|>”都行。另外1万条LeetCode题解对7B模型来说数据量偏小，10个epoch肯定过拟合了

我之前也踩过这个坑，实践下来感觉系统提示词在微调时更像是“锚点”，推理时不带的话模型确实容易漂，但带了又容易过拟合到那几个词上。你可以试试把提示词换成更泛化的描述，比如“你是一个乐于助人的助手”，别让模型死记特定形容词。另外有个小技巧，推理时稍微缩短提示词长度，或者随机抽掉几个训练样本里的提示词做数据增强，效果可能会好很多。

试试按函数调用链做父子分块，子块检索父块补充上下文，比单纯调chunk size靠谱。

这问题我踩过一模一样的坑，核心不是梯度，是你把整段历史对话都塞进tokenizer后，KV cache越积越长，显存自然就爆了。empty_cache只清碎片，管不了这个。简单办法是用past_key_values把每轮的KV传给下一轮，或者干脆每轮只保留最近几轮对话，别无限拼接。LangChain其实内部做了截断处理，你没注意到而已。

我之前也卡在这块好久，后来发现与其纠结固定大小，不如先按文档的章节结构硬切，再对每个小节做二次拆分，这样上下文完整性和召回率能平衡不少。重叠率我一般设10%-15%，太高容易引入噪声，太低又接不上。另外建议你试试用embedding模型跑一遍切分后的块，看两两相似度分布，如果边界处跳变特别大，那基本就是切歪了。暴力试参确实效率低，但可以先用小样本集快速筛，再拿几个典型问题验证，比全量调要省事。

这问题太真实了，Cursor的自动补全有时候真跟“自作聪明”似的，尤其涉及业务规则时根本不懂上下文。你可以试试把那些关键判断逻辑单独抽成函数，然后注释里写死“禁止修改此段”，AI一般会尊重显式指令。另外，Tab补全时留意一下diff预览，看到它改逻辑直接Ctrl+Z回退，别惯着它。

说实话我特别能理解你这种感觉，之前我用AI写个ETL流程，它直接给我上了一大堆什么“vaex”“modin”，我查了半天才知道都是处理大数据集的，问题是我那个CSV才几万行。这些库本身确实靠谱，像polars和duckdb性能都比pandas强很多，但问题在于它们不是Python标准生态的一部分，你同事接手的时候大概率也得现学，维护成本一下就上去了。我自己现在的做法是，在提示词里会明确加一句“仅使

看着GLM-4.5这个失误率降低30%的数据挺心动的，做Agent最怕的就是推理到一半突然断片，不过你提到显存门槛确实劝退，我这  边连4090都跑得费劲，只能先观望下量化版或者API价格了。另外想问问，那个动态注意力机制在超长代码上下文里会不会出现注意力漂移？