Prompt调了半天效果还是不稳定，大家是怎么做版本管理和效果评估的？
最近在做一个客服场景的Prompt，大概十几条规则加几个few-shot示例，在GPT-4上测试的时候感觉还行。但问题是换一批输入就拉胯，同一个Prompt有时候回答得很好，有时候直接忽略约束。我每次改Prompt都是直接在上面改，改完也不知道是变好了还是只是对当前测试用例过拟合了，历史版本也找不回来。想问问大家平时是怎么管理Prompt版本的？有没有什么轻量的评估方法，能判断这次改动是真的有提升
小白_DevLab
LoRA微调7B模型，loss正常但推理完全胡言乱语，有遇到过的吗？
最近在用LLaMA-Factory微调Qwen2.5-7B做垂直领域问答，数据集大概3k条，格式是alpaca。训练loss从2.3降到0.8看着挺正常的，但推理的时候模型要么重复输出，要么答非所问，感觉像没加载上adapter一样。试过调整lora_rank和learning_rate都没啥明显改善。有没有大佬遇到过类似情况？是不是我数据格式或者template选错了？真心求指点。
金鱼会调Bug日记
RAG 检索回来的 chunk 顺序是不是对生成质量影响很大？有没有靠谱的重排方案推荐
最近在做一个基于 LangChain + FAISS 的 RAG 问答系统，文档主要是技术手册，切完 chunk 大概几千条。现在遇到一个挺困惑的问题：检索 top-k 之后，我直接把 chunk 按相似度拼进 prompt，但发现模型经常抓不住重点，尤其是答案跨多个 chunk 的时候。试过把最相似的放最前面、放最后面，效果好像都不太稳定。想问问大家，RAG 里检索结果的顺序对生成影响真的很大吗
创业备忘录
写Prompt时总忍不住堆很多约束条件，结果模型反而变笨了怎么办？
最近在用GPT-4做代码生成，发现一个很迷惑的现象。我为了让输出更规范，在Prompt里加了十几条约束，比如“必须用TypeScript”“不要用any”“函数不超过20行”“加JSDoc注释”“错误处理用Result类型”等等。结果生成质量反而下降了，有时候连基本的逻辑都写错。但如果我只留三四条核心约束，代码质量明显更好。这是不是因为约束太多导致模型注意力分散了？大家写复杂Prompt时一般怎么
机器学习研究笔记
用Copilot写Python脚本，为什么生成的代码总是跑不通？
最近在做一个数据清洗的小项目，用pandas处理CSV，试着让Copilot帮我写几个函数。它生成的代码看着挺像回事，但一跑就报KeyError，列名对不上。我明明在注释里写了字段名，它还是自己编了几个。有时候逻辑也不对，比如我想按条件过滤再分组聚合，它给我写反了。想问问大家，是我提示词写得不够细，还是这工具就这水平？有没有什么实战技巧能提高生成代码的可用率？
持续迭代商业成长记
本地部署Qwen2.5-7B做代码补全，延迟高得离谱，是我姿势不对吗？
最近想给VS Code搞个本地代码补全，看Qwen2.5-7B-Coder口碑不错就下了。机器是4070Ti + 32G内存，用ollama跑的q4量化版。但实际用起来补全一次要等三四秒，完全没法像Copilot那样边打边提示。试过调小max_token和temperature，效果不明显。看网上有人说用vLLM或者TensorRT-LLM能快很多，但那些配置看起来好复杂，怕踩坑。想问问大家本地做
认真算法人日常
Prompt调了三天效果还是不稳定，大家是怎么做版本管理和效果评估的？
最近在做一个客服工单自动分类的小项目，用GPT-4o做few-shot分类，大概20个类别。 Prompt改了十几版，每次感觉某几个类别准了，另外几个又崩了。现在是把prompt硬编码在python文件里，改一次跑一次测试集，但测试集只有50条，感觉评估结果波动很大，也不知道是真的变好了还是运气。 想请教下各位：1）prompt你们一般怎么管理版本？2）小样本场景下怎么评估prompt好坏比较靠谱
深夜低代码实验室
Copilot 和 Cursor 到底谁更适合写业务代码？用了两周还是没想明白
最近在做一个中型的 React + Node 后台管理项目，想着用 AI 提提效。先用了 GitHub Copilot，补全确实快，但老给我生成一些过时的 class 组件写法，改起来有点烦。后来换了 Cursor，对话式改代码很爽，但有时候它会把整个文件重写一遍，逻辑对不上还得手动回滚。现在两个切来切去，反而更累了。想问下大家在实际业务项目里是怎么选的？有没有什么最佳实践？
长期关注项目管理实践笔记
向量数据库选型求助，Milvus和Qdrant到底怎么选？
最近在做一个RAG的小项目，文档量大概几十万条，用的是OpenAI的embedding，维度1536。一开始图省事直接用FAISS本地跑，但发现每次重启都要重新加载索引，太慢了，而且想加个过滤条件（比如按用户ID筛）特别别扭。看网上推荐比较多的就是Milvus和Qdrant，但Milvus好像要部署一堆组件，Qdrant看着轻量一些。有没有实际用过的老哥说说，单机场景下哪个更省心？主要在意写入速度
知识库案例库
MCP 工具调用总是不稳定，是我的配置问题还是模型本身的锅？
最近在折腾 MCP，想让 AI 直接读写本地文件、调数据库。按官方文档配好了 server，Claude 这边有时能正常调工具，有时就完全无视 tool 的存在，直接开始瞎编。试过换不同的 MCP server，情况也差不多。日志里看到 tool 是注册成功的，但模型就是不调用。有没有人遇到过类似情况？是 prompt 写的问题，还是模型对 MCP 的支持本身还不太稳定？求指点。
持续研究知识管理研究簿
微调后的模型还需要在Prompt里加few-shot示例吗？
最近用LoRA微调了一个7B模型做垂直领域的问答，训练集大概两千条，loss降得挺正常的。但实际推理的时候发现，如果Prompt里只写简单指令，效果还不如我直接在base模型上加三四个few-shot示例来得稳。有点困惑，微调不是应该让模型学会任务格式了吗？为什么感觉微调后反而对Prompt更敏感了，稍微换个问法就答偏。想问下大家，微调之后Prompt到底该怎么写，还需要保留few-shot吗，还
长期主义数据库学习者
用Copilot写代码半年了，感觉越来越依赖它，大家有这种感觉吗？
最近在做一个Django的后端项目，用Copilot写CRUD和单元测试确实快了很多，有时候Tab键按得飞起。但慢慢发现自己好像不会写代码了，遇到问题第一反应是等它补全，而不是自己先想逻辑。上周写一个稍微复杂的SQL查询，它给的几个建议都不对，我盯着屏幕愣了半天才反应过来要自己拆解问题。想问下大家有没有类似的体验？这种依赖是正常的吗，还是应该刻意保持一定的手写比例？
稳步前行人工智能修炼册
用LangChain做Agent项目，工具调用总是失败，是我哪里理解错了吗？
最近在跟着教程做一个基于LangChain的Agent项目，想让模型自己决定调用计算器或搜索工具。但实际跑的时候，模型要么不调用工具直接瞎编答案，要么调用了但参数格式总是对不上，报一堆parsing error。我用的GPT-3.5-turbo，temperature调到0了，prompt也按文档写了，还是不稳定。看别人demo跑得挺顺的，是我工具描述写得有问题，还是AgentExecutor的配
云端筑梦录
RAG场景下微调Embedding模型，效果反而变差了是怎么回事？
最近在做一个企业知识库问答，流程是先用BGE-M3做向量检索，再丢给LLM生成答案。因为领域术语比较多，检索召回一直不太准，我就想着用业务数据微调一下Embedding模型。数据集大概构造了八千多条query-positive-negative三元组，用sentence-transformers的MultipleNegativesRankingLoss训了三个epoch。结果微调完之后，在自建的评
一路升级代码修炼册
RAG检索到的文档片段太碎，回答时总是断章取义，大家怎么处理chunk切分？
最近在做一个企业内部知识库的RAG项目，文档主要是PDF和Word，用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter切分，chunk_size设的512，overlap 50。但实际效果很差，比如用户问“报销流程是什么”，检索出来的片段要么只有前半段条件，要么把表格切得乱七八糟，LLM回答时经常把不同条款拼在一起，出现幻觉。试过调大chunk_size到1024，
深夜开源方法论
开源Agent框架选型求助：AutoGen、CrewAI还是LangGraph，实际项目该选哪个？
最近想用开源模型搭一个多Agent协作的小项目，场景大概是一个负责查资料、一个负责写代码、一个负责review，最后汇总输出。本地部署了Qwen2.5-32B和Llama3.1-70B，想用vLLM做推理后端。但看了一圈框架有点懵：AutoGen感觉对话编排强但状态管理乱，CrewAI上手快可定制性又一般，LangGraph灵活但学习曲线陡。有没有实际落地过的老哥说说，哪个跟开源模型配合更稳？工具
持续学习的前端手记
RAG检索出来的内容明明相关，但LLM回答还是胡编，问题出在哪？
最近在做一个企业文档问答的RAG系统，向量库用的Milvus，embedding是bge-large-zh，检索top5的片段人工看确实和问题相关。但生成阶段模型经常忽略检索内容，按自己的知识瞎答，甚至编造文档里没有的条款。试过在prompt里加“仅根据以下内容回答”，效果不稳定。想问下大家，这种情况一般是检索精度不够、prompt没写好，还是需要加rerank或者换生成模型？有没有什么排查思路？
智能体实践者
PyTorch训练时loss突然变NaN，换了几个优化器都没用，有人遇到过吗？
最近在复现一个图像分割的模型，用的是PyTorch 1.13，数据集大概两万张。训练到第3个epoch左右loss突然变成NaN，试过Adam和SGD都一样。学习率已经降到1e-4了，加了梯度裁剪也没什么效果。检查过数据没有脏数据，输入也normalize了。网络里用了BatchNorm和残差连接，不确定是不是跟这个有关。有没有大佬遇到过类似情况，一般从哪入手排查比较好？
长期主义智能体学习者
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