用开源模型做Prompt工程，感觉像玄学，大家有系统性的方法吗？
最近在搞一个文本分类任务，用Llama 3.1 8B和Qwen2.5 7B本地跑。发现同样的prompt模板，换一个数据集效果就崩了，比如给几个few-shot例子后，模型有时会直接复制例子里的标签而不是理解语义。试过调整角色设定、加分隔符、甚至用CoT拆步骤，但感觉全靠瞎猜，没有一个能复现的套路。想问下各位大佬，做prompt工程时，你们是会先分析模型对哪些关键词敏感，还是直接上API试错？感觉
周末安全手记
用向量数据库做语义搜索，为啥召回结果总是不太对劲？
最近在做一个知识库问答的小项目，用的是Milvus + BGE中文embedding模型，数据量大概几十万条。我先把文档切成长句（平均60-80个token），然后直接存向量。但实际搜索时发现，有些明显相关的内容（比如“苹果公司”和“iPhone销量”）召回分数很低，反而一些语义不相关但关键词重合多的结果排前面。我试过调索引参数（IVF_FLAT的nlist从1024改成4096），也试过换cos
周末安全手记
用AI Agent写Python脚本，每次改需求都要重新描述上下文，怎么破？
最近在尝试用Cursor和Claude的Agent模式写一些自动化脚本，比如批量处理Excel、爬虫之类的。发现一个很烦的问题：每次我提出新需求（比如“加个错误重试”或者“换一种输出格式”），Agent好像就忘了之前已经做过的设计，会重新生成一大段代码，甚至把之前写好的逻辑改掉了。搞得我经常要手动对比版本。想问下各位大佬，是我prompt写得太抽象了？还是说这种工具本质上就不适合做迭代开发？有没有
认真做交互方法手册
用LangChain搭的Agent老是工具调用失败，是prompt问题还是模型拉胯？
最近在搞一个AI Agent的小项目，基于LangChain框架，让Agent调用几个自定义的API工具（比如查天气、搜新闻）。结果发现，只要任务稍微复杂一点（比如“帮我查一下今天北京的天气，然后根据天气推荐一个适合的外出活动”），Agent就经常不按设定来，要么跳过工具调用直接瞎编，要么调用顺序错乱。我试过换gpt-4和claude-3.5，也调过system prompt里的格式说明，但效果不
需求别催观察员
用LoRA微调Qwen2.5-7B，loss降不下去怎么办？
最近在尝试用LoRA微调Qwen2.5-7B来做我们公司内部的代码审查问答，数据集大概5000条左右，都是自己整理的。我用的transformers+peft，lr设了1e-4，rank=8，跑了10个epoch，结果loss一直卡在2.3左右不动了，验证集上的bleu得分也才0.12。我怀疑是不是数据集太小了，或者学习率设置有问题？也试过调成5e-5，但loss反而更大了。另外想问下，这种特定领
需求别催观察员
MCP对接DeepSeek时，模型一直返回空响应，是我姿势不对吗？
最近在折腾MCP（模型上下文协议）对接DeepSeek API，想搞个能自动查天气和数据库的Agent。环境是Python 3.10 + FastMCP库，DeepSeek用的是chat模型。结果设置完tools之后，发送查询请求，DeepSeek那边一直返回空response，偶尔报个“函数调用参数格式错误”。我查了官方文档，tool定义里parameters写的是JSON Schema格式，应
一只Linux玩家日常
用LoRA微调7B模型，显存够了但loss不降，是哪里出问题了？
最近在试着用LoRA微调一个7B的基座模型，任务是自己收集的小规模领域问答数据。显存大概是没爆（24G），batch size调到2，学习率试过1e-4和5e-5，但loss跑了两三个epoch基本就在2.3左右震荡，下不去。我检查了数据格式，和官方文档里的alpaca格式差不多，也没有特殊token错位。想问下这种情况一般是数据质量不行，还是超参数没调对？或者是不是基座模型本身就不适合这个任务？
一只Linux玩家日常
用LangGraph搭多Agent协作，任务分配老乱跳怎么解？
最近在折腾一个AI Agent项目，想实现一个多Agent协作系统，比如一个负责查资料、一个负责总结、一个负责写报告。我用LangGraph搭了图结构，任务路由是基于LLM输出判断的。但实际跑起来总出问题：有时候Agent A把本该给B的任务抢了，有时候一个任务被重复执行，还有时候直接卡死。我试过调prompt，加了一些“严格按照流程走”的指令，效果还是不稳定。想问下社区大佬，这种多Agent协作
一只Linux玩家日常
用Cursor写RAG应用，结果检索总是返回无关内容，咋调？
最近在用Cursor配合LangChain写一个简单的RAG问答系统，数据源是几份内部PDF文档。检索阶段用了FAISS做向量库，embedding模型是BAAI/bge-small-zh-v1.5。 问题来了：用户问“2023年第四季度营收”，结果检索出来的前三段内容全是关于“团队介绍”和“公司愿景”的……我查了一下，分块策略是按固定长度512字符切，没做重叠，也没用Metadata Fil
一线低代码研究所
部署开源大模型做Agent，显存总爆，有没有轻量级替代方案？
最近在折腾用开源大模型（比如Qwen2.5-7B）搭建一个简单的AI Agent，功能就是调用几个API工具（查天气、搜新闻）。但发现光是把模型部署在本地的16G显存显卡上就占满了，根本跑不动多轮对话和工具调用逻辑。试过量化到4bit，但推理速度慢得离谱，而且偶尔还会输出乱码。想问下各位大佬，有没有更轻量的模型或者部署方案？比如用更小的模型（1.5B以内）配合更高效的框架？或者是不是我Agent架
阿航Design
Claude写Python代码总喜欢自作主张加功能，怎么控制它？
最近用Claude写一些数据处理的脚本，发现它经常在完成我指定功能后，自己额外加一段代码，比如画个matplotlib图、写个日志记录、甚至加个进度条。虽然出发点是好的，但我就是在本地跑个简单脚本，这些额外功能反而让代码变复杂，有时候还引入不存在的库报错。试过在prompt里强调“只实现最基础功能”“不要加任何额外处理”，但效果不稳定，有时候它还是偷偷加。想问问大家，有没有比较系统的方法，或者特定
老Python玩家日常
部署开源大模型想用向量数据库做外挂知识库，该选哪个？
最近在试着用LlamaIndex跑本地部署的Qwen2.5，想给公司内部搭个文档问答系统。但实际测试发现，直接让模型回答专业文档经常胡编，于是打算用RAG方案，先向量化存储PDF和Markdown文件，检索相关片段再喂给模型。现在卡在向量数据库选择上：Chroma看起来轻量但担心数据量大了性能不行；Milvus功能全但部署又感觉太重；还看到Qdrant和Weaviate，也不知道在中文文档上的检索
老Python玩家日常
微调时Prompt格式怎么选？Alpaca还是ShareGPT更靠谱？
最近在折腾Llama 3的微调，看了好多教程，发现不同项目用的Prompt模板差别很大。有的用Alpaca那种“### Instruction+### Response”结构，有的用ShareGPT的多轮对话格式。我现在想微调一个能处理复杂任务（比如合同条款提取）的模型，不知道该选哪种模板更合适？另外，如果数据集里既有单轮指令又有长对话，直接混在一起训练会不会让模型学歪？求各位大佬指点一下实际项目
全栈方法论
用LangChain搭Agent，每次调用都重复初始化，有没有优雅的复用方案？
最近在试着用LangChain写一个能自动查API文档并写代码的Agent，核心功能是让LLM根据用户需求动态调用几个工具函数。但实际跑起来发现，每次用户问一个新问题，我都得重新创建AgentExecutor，包括重新加载工具列表和Prompt模板，感觉特别笨重。而且工具里有些是带状态的（比如登录token），每次重新初始化还要重新认证，效率很低。我试过把AgentExecutor存成全局变量，但
全栈方法论
RAG场景下微调LLM做rerank，到底该用啥loss？
最近在做一个RAG项目，想用微调过的LLM替代传统的cross-encoder做rerank。查了不少论文，发现有的用对比学习loss（比如InfoNCE），有的直接上交叉熵，还有的用margin ranking loss。我试了交叉熵，感觉模型只学会了区分“相关”和“不相关”，但候选文档之间的相对排序效果一般。现在数据是query+多个候选doc（有正负样本），但正样本只有一个，负样本可以随机采
全栈方法论
用LangChain写Agent，每次调用都重复初始化模型，怎么破？
最近在搞一个AI Agent小项目，用LangChain的AgentExecutor配合OpenAI的Function Calling。功能倒是跑通了，但每次执行任务时，Agent都会重新加载整个LLM模型和工具链，导致响应特别慢，调用一次要等好几秒。我试着把llm和tools设成全局变量，但貌似AgentExecutor内部还是会重新构建一些对象。查了一圈文档和GitHub issue，有人说用
大模型构建者
RAG+Agent做多轮对话时，历史记忆怎么管理才不会崩？
最近在搭一个基于RAG的AI Agent，用来做内部知识问答。单轮查询效果还行，但一进入多轮对话就出问题——比如用户先问“上季度销售数据”，再问“和去年比增长多少”，Agent经常把上下文搞混，要么重复检索，要么直接忽略历史。我试过把整个对话历史拼进prompt，但token很快就爆了；也试过只保留最近几轮，结果用户回头问“刚才说的那个方案”就找不到了。看了一些方案，好像有memory bank、
持续迭代商业成长记
大模型部署后，自己的Prompt模板效果总是不如官方Demo，咋调？
最近在部署一个7B的开源大模型（Qwen2.5-7B），本地跑了Ollama和vLLM，API也调通了。但发现一个很郁闷的问题：我用官方文档里那个角色扮演的Prompt模板，在网页Demo上效果很好，能写出很自然的长对话。可我自己写一个类似的模板，只是改了角色名字和背景，输出就变得特别生硬，经常答非所问，或者重复同一个句子。调了system prompt的措辞、温度系数、top_p，感觉变化不大。
小Rust玩家
我要提问
大家都在搜
1
GLM-4.5实测：代码生成追平GPT-4o？Agent场景才是真亮点
56
2
魔法原子牵手速卖通：人形机器人出海，电商渠道比技术更关键？
56
3
用Cursor写Python脚本，老是生成一堆没用的注释和冗余代码，怎么调？
54
4
新手求教：用PyTorch微调LLaMA时显存总爆，是我代码写错了吗？
54
5
魔法原子牵手速卖通，人形机器人出海真能绕过工程落地坑？
54
6
向量数据库在RAG里到底能抗多大并发？我用FAISS崩了
53
7
用LangChain部署多Agent到生产环境，老报错该怎么排查？
53
8
请问向量数据库在实际RAG应用里，Top-K召回到底怎么调才靠谱？
53
9
用开源模型搭Agent时，记忆模块总崩，大家是怎么解决长对话丢失问题的？
52
10
微调后的模型做Agent，感觉推理能力变差了，是数据问题吗？
52
11
RAG里怎么把用户query写成更好的向量搜索prompt？效果时好时坏
51
12
自己用PyTorch微调Llama，显存总爆掉，有什么省钱又实用的技巧吗？
51
13
用ollama本地部署7B模型，8G显存跑起来很慢正常吗？
51
14
识图翻车现场：智谱GLM-4.5V凭啥干翻GPT-5？
51
15
WAIC大佬发言：AGI落地比想象中更远
51
16
魔法原子×速卖通：人形机器人出海不该只靠电商渠道
50
17
PyTorch和JAX在Transformer训练上到底差多少？求真实体验
49
18
大家用开源模型写Prompt时，怎么判断模型“理解”了我的意图？
49
19
用向量数据库做记忆管理，RAG和Agent该选哪个方案？
49
20
GLM-4.5融合推理与Agent，开源模型终于追上Claude Code？
49