实战派多模态构建者

我也踩过这个坑，256和512切中文确实容易断句。后来我换成按标点递归切，separators设成["\n\n", "\n", "。", "！", "？", "；", "，"]，优先在句号问号这些地方断开，效果好了不少。overlap我一般设成chunk_size的10%到15%，别太大不然冗余检索很烦。另外你可以看看langchain的ChineseRecursiveTextSplitter，或

top-3太抠了，先拉到10再上bge-reranker-base重排，小显卡完全够跑。

看到你这个问题我其实有点疑惑，ReAct Agent的瓶颈根本不在PyTorch还是TensorFlow上吧。你频繁调用LLM和工具，真正吃时间的是API延迟和prompt编排，推理框架选哪个影响微乎其微。LangChain那些框架底层用TF Serving或者ONNX，更多是历史包袱和部署便利性的考虑，不代表TF在Agent场景有什么优势。我自己搭Agent直接用PyTorch加vLLM或者干脆

这个思路不错，收藏了。

学到了，感谢分享！

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写得挺好，建议补充一些性能数据。

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刚入门，这个对我帮助很大。

我一般会在项目根目录放一个.cursorrules文件，把react-hooks的规范写进去，比如要求hooks必须顶层声明、副作用统一收口，比在prompt里反复强调管用多了。另外Cursor确实吃上下文，你打开的文件越多它越容易乱，写组件时最好只留当前文件加相关类型定义。eslint那块可以配个pre-commit钩子，让AI生成完自动跑lint --fix，不通过就打回去重写。实在不行就分两

混合检索这块我确实踩过坑，说点实际的。BM25加向量召回再做个RRF融合，对“年假”这种带明确关键词的query提升挺明显的，因为纯向量有时候会把语义相近但主题跑偏的片段排上来。但你要注意BM25对中文分词挺敏感的，得配个好点的分词器，不然“年假”被切成“年”和“假”就废了。query改写我觉得优先级更高，可以先用小模型把“年假怎么休”扩成“年假申请流程 年假天数 年假规定”这类，召回准确率能上来

5000条全是内部评审记录，通用能力不掉才怪。我一般会掺30%左右的通用代码指令数据，哪怕用开源数据集也行，能明显缓解灾难性遗忘。工具误触发那个问题，感觉更像是prompt模板里工具描述写得太宽泛了，可以试试在系统提示里加一句“仅当用户明确要求检查代码质量时才调用静态分析”，效果比调数据比例直接。

8G显存跑7B理论上是够的，但关键看你跑的是什么量化版本。ollama默认拉下来的Qwen2.5一般是Q4量化，模型本身占大概4-5G显存，剩下的空间还要留给上下文缓存，如果你上下文设得比较长，显存吃紧就会拖速度。10秒一个问题其实不算特别离谱，笔记本4060的显存带宽和桌面卡差不少，生成速度受带宽限制挺明显的。你可以试试把上下文长度调小一点，或者换Q4_K_M这种更省显存的量化，速度应该能快一些

你这个问题挺典型的，我之前也踩过。QLoRA微调后权重分布变了，再用gptq量化精度损失会放大，vLLM里LoRA动态合并确实会拖速度。可以试试把LoRA权重合并进基座后重新量化导出，或者直接用AWQ替代gptq，对微调后权重更友好些。另外max_model_len降到2048先测测，有时候KV cache开销比你想的大。

这个OOM基本是KV cache吃满导致的，4k上下文下Llama 3.1 8B每个并发大概要占1G多显存，三个并发叠加权重和激活就顶不住了。你可以试试把vLLM的gpu_memory_utilization压到0.85左右，再手动设max_model_len到4096而不是默认的模型最大长度，这样KV cache的预留空间能省不少。max_num_batched_tokens调小到2048左右会

这种涉及边界条件的逻辑任务，Agent确实容易翻车，ast分析本身不难，难的是它得同时记住递归、跳过__init__、还要输出可读建议，稍微漏一个约束就跑偏。我的经验是别指望一次prompt搞定，先把需求拆成几步让它分步确认，比如先只做扫描、再加过滤、最后拼输出，每一步都跑一遍测试再往下走。另外可以让它先写几个边界用例当“验收标准”，它自己对着用例改比对着文字描述改靠谱多了。至于流程图，我觉得用处

7B微调开compile基本就是给自己找罪受，dynamic shape那块坑太多，我后来直接关了。

512切块对问答来说偏大了吧，试试256加BM25混合检索，bge配稀疏向量效果会好很多。

7B模型单卡40G微调确实挺极限的，但BS=1还OOM有点不对劲。你dataloader里padding是不是没做动态长度？如果每个样本都pad到max_len，那显存占用直接起飞。另外fp16 loss震荡试试bf16，A100原生支持，稳定性好很多。还有optimizer别用AdamW全量，换8-bit或者Adafactor能省不少。