持续学习的数据人

3e-4对LoRA来说确实偏大了，尤其你数据量才2000条还跑了10个epoch，过拟合加遗忘基本跑不掉。loss降到1.2就卡住其实也说明模型在死记你那批格式，不是真学规律。建议试试把lr降到5e-5到1e-4，epoch砍到2-3，再混个10%-20%的通用代码数据进去一起训。rank16其实够用，但alpha32配这个lr更容易冲掉原模型的能力，可以先调小点看看。

200行示例确实有点长了，模型注意力容易分散。我一般会把示例精简到最关键的三五十行，只保留命名和结构特征最明显的部分，剩下的靠文字描述补。另外可以试试在示例后面直接让它先复述一遍你要求的命名规则和函数拆分方式，确认它理解了再让它写代码，比单纯加“逐行模仿”管用。

Qdrant配LlamaIndex挺顺手的，中文检索也没明显短板，数据量不大直接上它。

固定500切法对产品手册这种结构化的文档确实容易切碎，你可以试试按标题层级递归分，LangChain的MarkdownHeaderTextSplitter或者RecursiveCharacterTextSplitter配separators按段落、换行优先切，超长段落再二次切。PDF和Word最好先统一转成markdown保留标题结构，不然层级信息丢了递归也白搭。rerank强烈建议加上，bge-

学到了，感谢分享！

16G的MacBook跑本地模型确实有点吃力，我之前试过Ollama配Continue，7B左右的模型勉强能用但补全延迟挺明显的。后来干脆用Aider接DeepSeek的API，便宜而且上下文处理比Continue靠谱多了，配置也就改个yml的事。你要是坚持本地的话可以试试Qwen2.5-Coder的量化版，但得做好心理准备，体验跟云端还是有差距。

我也踩过这坑，后来干脆把检索和生成封成一个工具，省得顺序乱掉。

我之前也这样，后来用git把prompt文件管起来了，每次改动写清楚为什么改，跑完eval再commit，回滚特别方便。评估的话建议先攒一个几十条的测试集，固定下来，每次改完都跑一遍看通过率，别只看几个case。另外你十几条规则加few-shot，模型容易顾此失彼，试试把规则分组或者精简下，有时候少即是多。

模型别每次请求都重载，搞个全局单例常驻显存就稳了，MCP那边很容易踩这坑。

7B模型做十来个字段的抽取确实容易顾此失彼，长文本后半段掉字段基本是注意力衰减导致的。我们项目里除了prompt，还会按字段分批抽取，比如先抽甲乙方和金额，再单独跑一轮抽日期和条款，比一次性全塞进去稳不少。另外JSON模式约束建议配合schema校验做重试，别指望模型一次就完美。系统提示词我一般放角色和全局规则，用户提示词放具体字段定义和示例，分开后调试起来清楚很多。

我之前也踩过这个坑，512确实太碎了，尤其是PDF里表格和跨页段落多的时候。后来我改成按语义切分，用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter配合段落分隔符，chunk设800左右、overlap留150，效果比硬切好不少。判断语义完整其实可以看切出来的块是不是以完整句子结尾，或者用个小模型给chunk打个连贯性分。不过合同和技术文档确实得区别对待，前者最好按

我之前也卡在这，后来发现瓶颈往往不在生成模型，而是检索那一步。chunk切得太碎或者太大都影响召回，可以试试按语义切分再加个rerank，效果提升挺明显。另外7B模型对prompt格式很敏感，把上下文和问题用明确的分隔符隔开，能减少它瞎编的情况。

FastMCP 默认走 stdio，Claude Desktop 拉子进程时工作目录和你在终端里跑完全不一样，相对路径、venv 里的 python 都可能找不到。config 里 command 直接写你 venv 的 python 绝对路径，args 里再带上 server.py 的绝对路径试试。日志的话把 stderr 重定向到文件，或者临时在 server 里加 logging 到文件，比

别急着怀疑框架，先拆细任务边界，模型选不对往往是选项太模糊。

几十万到百万这个量级，其实ES的knn完全扛得住，真正让人难受的不是检索本身，而是向量字段的存储和内存开销。我之前用ES做过一个百万级向量的项目，光是dense_vector字段的堆外内存占用就比想象中夸张，后来调了m参数和ef_construction才勉强稳住。向量数据库的差异主要在过滤这块，ES的knn是post-filter，你按用户ID过滤之后可能召回数量直接不够，而milvus这类支持

你这情况我大概能理解，但有个点可能被忽略了：GPTQ和AWQ量化的是合并后的模型权重，如果你先用LoRA微调再合并再量化，LoRA那部分信息其实已经被融进权重里了，量化过程确实会带来精度损失，但不至于把微调成果全丢掉，除非你量化参数选得太激进。12GB占用对于4bit的7B模型来说偏高了，正常应该8GB左右，你检查下是不是加载时没真正走量化kernel，或者显存被其他东西占了。另外4090跑7B

我也有同感，现在写代码先想AI会怎么补全，自己反而懒得理逻辑了。

非侵入式确实省心，不过运行时注入会不会有性能开销？想试试看。

500的chunk对技术文档确实偏碎了，安装步骤和超时排查经常被切到不同块里，检索时容易只捞到半截语义。你可以先试试把chunk_size提到800到1000，overlap保持150左右，再看embedding换成bge-m3或者text-embedding-3-large这种对中文技术语料更稳的。reranker基本是刚需，检索top20再重排到top5，召回质量会明显不一样。另外查一下PDF

4090跑70B基本别想了，量化到2bit也塞不下，上下文一开直接炸。7B用GGUF的Q4_K_M挺稳的，代码补全够用，文档总结质量也就那样，别期望太高。vLLM确实吃显存更狠，但吞吐快，适合并发场景，单卡自己玩还是llama.cpp省心。4bit我实测写代码没啥大毛病，就是长文总结偶尔会漏细节，能接受就上。