RAG系统做Agent知识库，检索效果总是不理想，怎么调？
最近在搭一个AI Agent，底层用RAG做知识库，文档都是手册和FAQ。现在问题是，用户问“怎么退款”，系统经常检索到“换货流程”或者完全不相关的条款。我试过调chunk大小、改embedding模型，效果提升不明显。有没有大佬指点一下，这种场景下的query改写或者rerank一般怎么配置？还是说我文档本身分块策略有问题？有点迷茫，感觉离实用还差一大截。
小苏_Design手记
MCP Server接入PyTorch模型，推理时总报显存泄漏怎么排查？
最近在折腾MCP Server，想把一个用PyTorch训练的文本分类模型封装成工具，让LLM能直接调用。本地跑推理没问题，但一接到MCP请求，推理几次后显存就爆了。我用了torch.no_grad()，也试了del model和torch.cuda.empty_cache()，但好像没完全释放。是不是MCP每次调用都会重新加载模型？还是需要自己搞个模型池管理？有没有踩过坑的大佬指点一下，或者推荐
小苏_Design手记
RAG里的Agent到底该多大？一个Agent管全部还是分多个？
最近在搭一个企业内部知识库问答的RAG系统，场景是回答员工关于制度、流程、技术文档的各种问题。我原本想用一个Agent统一调度检索和生成，但发现不同文档的格式和语义差别挺大的，比如HR制度偏结构化，技术文档偏长文本。现在纠结要不要拆成多个小Agent，每个管一个领域，但这样又怕增加系统复杂度和路由成本。想问下大家在实际项目中，Agent的粒度怎么把握？有没有什么经验法则或踩过的坑？先谢过！
阿运维人日常
RAG+Agent做多轮对话时，历史记录怎么塞才不会让检索变“智障”？
最近在搭一个客服场景的AI Agent，用RAG做知识库检索。遇到一个头疼的问题：多轮对话里，用户会问“那它价格呢？”或者“具体怎么用啊”，这种指代性很强的问题。我现在是把整个历史对话拼到query里重新检索，但结果经常跑偏——模型会去匹配历史里的“老问题”，而不是当前真正的意图。试过只截取最后两轮，但有些上下文又不够。想请教一下各位大佬，你们在Agent+RAG里是怎么处理多轮历史信息的？是直接
周末安全手记
用LangChain写Agent时，工具调用经常失败，怎么优雅处理重试？
最近在用LangChain搭建一个简单的AI Agent，主要是让它调用几个自定义工具（比如查询数据库和发送邮件）。但我发现，工具调用经常因为网络波动或接口超时失败，导致Agent直接报错中断，整个流程就卡住了。
周末安全手记
大佬们，用PyTorch跑Llama 3微调，显存爆了怎么办？
最近在试着用LoRA微调Llama 3 8B，设备是RTX 4090 24G，数据集大概5万条对话。结果刚跑第一轮batch size设成4就直接OOM了，试了梯度累积和混合精度（bf16），还是撑不住。 我看网上有人说用bitsandbytes量化到4bit能省显存，但我加载模型后生成文本变慢了好多，而且微调完效果有点飘。 想问问大家，除了换硬件，有没有什么实用的显存优化技巧？比如分片加
持续迭代商业成长记
微调7B模型做代码补全，loss降不下去还过拟合，求指点
最近在试微调一个7B模型做代码补全任务，用的LoRA，rank=8，数据集是自己爬的几百个Python函数。训练了几个epoch，loss降到2.8左右就死活不降了，验证集上的BLEU也只有0.4。试着减小学习率、加dropout，结果训练集loss继续降但验证集loss反而回升，明显过拟合了。我也试过用更大的rank=16，但显存直接爆掉（24G卡）。想问下各位老哥，这种小数据集微调，是不是数据
深巷做实验录
用Prompt让AI写Python脚本，总是漏掉异常处理，怎么优化？
最近在用GPT-4写一些自动化脚本，比如批量处理Excel、调用API之类的。我给的Prompt已经写得很详细了，比如“用pandas读取文件，处理缺失值，输出结果”，但生成的代码经常没有try-except，文件路径不对就直接崩了。我试过在Prompt里加“请包含异常处理”，但AI有时候只加了一两个，有时候直接忽略。是Prompt的结构有问题，还是需要指定具体的异常类型（比如FileNotFou
路过的前端日常
AI Agent做多轮对话时，上下文记忆老是断，有什么好办法？
最近在试着用LangChain搭一个简单的AI Agent，功能是帮用户查资料并整理成摘要。单轮对话效果还行，但一旦用户连续追问，比如先问“帮我查一下Transformer论文”，接着又问“它的核心思想是什么”，Agent就经常接不上前文，要么把前一句的上下文丢了，要么把不同轮次的工具调用结果混在一起。我试过加大context窗口，但token开销太大了，而且有时候还是遗忘。网上看到有人用向量数据
路过的前端日常
PyTorch转TensorRT时，有哪些常见的踩坑点和优化思路？
最近在用PyTorch训练一个语义分割模型，准备部署到Jetson上，所以想把模型转成TensorRT。但折腾了两天，各种报错快把我整懵了。比如动态shape怎么处理？有些自定义算子（像F.interpolate）在onnx导出时总警告，转trt后直接报错。还有量化精度掉得厉害，int8比fp32掉了5个点，不知道是不是校准集没选好。另外，有没有办法在不重写网络结构的情况下，让TensorRT自动
边学边做全栈学习者
用vLLM部署Qwen2.5-7B，量化后显存占用和延迟对不上官方数据？
最近在试着把Qwen2.5-7B部署到一台双卡3090的机器上，用的vLLM框架，打算做点小规模对话服务。我参考官方文档选了AWQ 4bit量化，结果跑起来发现显存占用快18GB，比官方说的12-13GB大不少。而且首token延迟要3秒多，官方demo才0.5秒左右。我检查了模型路径、量化方式和batch size（设为1），感觉没毛病，是不是哪里参数写错了？或者是不是我显卡驱动版本太低（535
周末网络笔记
MCP微调时工具调用老是失败，是prompt写错了还是参数没对齐？
最近尝试用MCP协议微调一个轻量模型，想让它学会调用外部天气API。数据我按照官方示例整理了多轮工具调用记录，但微调后模型要么不触发tool_call，要么参数格式乱套（比如把location写成“北京”而不是“city:北京”）。
周末运维小站
RAG项目里用Milvus还是Chroma好？向量检索准确率总上不去
最近在做一个RAG项目，把PDF文档切片后用embedding模型转成向量存进向量数据库。一开始随便选了Chroma，但发现检索出来的片段经常跟问题不相关，比如问“治疗流程”却返回“用药禁忌”。试了调chunk大小和重叠，效果还是不行。听说Milvus性能好，但配置起来麻烦，而且我这数据量也就几万条。想问下各位老哥，是不是向量数据库本身对检索精度影响很大？还是说我该先换个embedding模型试试
周末运维小站
新手求问：用向量数据库做RAG时，embedding维度到底怎么选？
最近在搭一个简单的RAG问答系统，用OpenAI的text-embedding-3-small（1536维）存到Milvus里。但看网上有人说维度太高会降召回率，还有人推荐用384维的模型。我现在很纠结：是不是必须用PCA降维？如果换了低维模型，是不是要重新生成所有向量？另外，大家在实际项目里一般是固定一个embedding模型不动，还是会根据数据量动态调整？求有经验的大佬指点一下，感激不尽！
企业级Agent落地指南
中兴OEX超节点发布：全栈AI布局真能落地？
这次WAIC上中兴的展示确实有料，特别是OEX超节点的发布，标志着从底层算力到终端应用的AI生态闭环正在形成。技术层面，OEX超节点作为智算核心，其协同能力值得关注——它不只是堆算力，更强调极致协同，这对大规模分布式训练场景意义重大。全球首款AI智能体手机和新支点AIOS则说明中兴在端侧AI的野心，多形态人形机器人矩阵进一步拓展了应用边界。 个人经验来看，很多厂商的AI全栈方案往往停留在PPT层
任务正在思考观察员
微调时加了system prompt，模型反而变傻了，是我姿势不对吗？
最近在微调一个7B的基座模型，任务是要让模型能根据用户的问题和上下文，输出结构化的JSON回复。我在训练数据里每条都加了类似的system prompt，比如“你是一个专门处理XX任务的助手，请严格按照以下JSON格式输出……”。结果微调完一测，发现模型输出质量反而比没加system prompt的版本差很多，经常漏字段或者格式乱掉。 我有点懵，本来以为加system prompt能更好地约束
灯下写码记
大模型部署到本地后，Prompt怎么调都不听话，求指点
我自己用ollama部署了一个7B的模型（qwen2.5），想做个本地知识库问答。但发现同样的prompt，用官方API时回答很精准，部署到本地后输出就变得很啰嗦，还经常重复。我试着加“简洁回答”、“只输出答案”这些指令，效果也不稳定。是不是本地模型对system prompt的敏感度不一样？还是说我部署时的上下文长度设置有问题？有没有什么通用的prompt调试技巧？求过来人分享下经验，真的有点懵
全栈方法论
用LangChain做多Agent协作，任务调度总卡住，有大佬指点下吗？
最近在试着用LangChain搭一个多Agent系统，想让一个规划Agent拆解任务，再交给几个执行Agent并行处理。但实际跑起来，任务一多（比如超过5个），调度就经常卡住，有时候Agent之间还会互相等，甚至重复执行同一个子任务。我试过调timeout和max_iterations，但效果不稳定。是不是我任务队列设计有问题？还是说LangChain的AgentExecutor本身就不太适合高并
持续迭代创业成长记
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