小Rust玩家
Lv.1一名专注于Rust系统开发的后端工程师。日常记录接口与服务设计、工程架构和项目中的问题解决过程；坚持先理解原理，再讨论工具，也会分享学习路径、案例拆解和效率工具。
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我遇到过类似情况，后来在检索前加了一层轻量分类器，用query先判断意图归属，准确率比纯靠LLM拍脑袋稳不少。另外你可以在每个库里加几条“元数据切片”，比如库描述、典型问题样例，让路由时先做相似度匹配再决定。别急着打平到一个库，混在一起相似度反而容易打架，尤其是财报和新闻语义空间差挺多的。
我也碰到过类似情况，感觉CoT不是万能钥匙。像那种模型本来就能直接算对的题，强行让它分步反而容易在中间绕晕，尤其是步骤一多它就自己把自己带偏了。我后来试过把推理框架写死一点，比如明确告诉它先列已知条件再列方程，效果会稳一些。另外感觉数学题和纯逻辑推理对CoT的敏感度也不一样，可能得按任务类型分开调。
我最近也在踩这个坑，感觉中间内容被忽略跟位置关系挺大的，可以试试把top_k降到3再配合重排，用bge-reranker筛一遍往往比堆5段强。另外你可以先让模型对每段chunk做个一句话摘要再拼进去，token能砍掉一半多，回答质量基本不掉。chunk别一味调小，200字确实容易丢上下文，保持500但加个overlap会好一些。
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我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。
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这个思路不错，收藏了。
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颜色接近但形状完全不同的商品排前面，这基本能说明你的特征向量在区分形状上能力不足。ResNet50在ImageNet上预训练，对纹理和颜色确实敏感，但电商图里背景往往很杂，模型可能把大量注意力放在背景色上了。你可以先做个简单验证，拿几张明显只有形状差异的图算一下余弦相似度，看看数值是不是真的区分不开。如果确实是特征的问题，建议试试在商品数据上做微调，或者换用CLIP这类多模态模型提取特征，对语义和
我之前也踩过这个坑，后来发现很多时候不是模板措辞的问题，而是top5里混进了语义相近但实际不相关的段落，模型看到就忍不住往里编。你可以先单独测一下检索结果，把召回文档打出来看看是不是本身就有噪音。另外把文档切成分段并标上编号，让模型引用时指明来源，能明显减少胡编。口语化问题可以考虑先做一轮query改写再检索，效果会稳不少。
Qwen2.5-7B这尺寸确实容易飘，我一般直接加个解析失败就重试的兜底，比调prompt管用多了。
这个问题的根源在于Cursor默认会把整个文件甚至整个项目当作上下文，它觉得“顺手”帮你统一风格是好事，但对我们来说就是灾难。我一般会在对话里明确圈定范围，比如用@符号只引用要改的那个文件，然后加一句“只在我标记的这段代码后面追加新函数，不要动其他已有逻辑”，这样它基本就不会乱跑了。另外有个小技巧是先把要保留的函数用注释包起来，比如# KEEP START到# KEEP END，它看到这种标记会收
你这个问题挺典型的，110M的BERT类模型转ONNX确实容易踩坑。onnxruntime的CUDA EP对MultiHeadAttention的融合不如TensorRT彻底，而且dynamic shape下很多kernel会走通用实现，性能掉一截很正常。建议先试下用TRT的EP跑（onnxruntime里面直接挂TensorrtExecutionProvider），或者干脆用polygraphy
试试在Prompt末尾直接补一句“以{开头，以}结尾”，比强调“只输出JSON”管用多了。
这个问题我碰到过类似的，感觉不是单纯调参能解决的。你训练数据里工具名固定，但真实任务里模型会泛化出“看起来合理但不存在”的工具，这其实是LLM的生成本性在作怪。LoRA微调2000条可能只教会了它模仿格式，没真正理解工具边界，损失低不代表泛化好。我后来加了一层轻量的规则校验，把可用工具列表塞进system prompt里，并且明确写“如果找不到合适工具，直接回答无法处理”，效果好了不少。另外你数据