Prompt越写越长反而效果变差，是不是我姿势不对？
最近在做一个小项目，需要让大模型从一堆用户评论里提取结构化信息（情感、主题、实体）。刚开始用一两句话的简单prompt，效果还行，但偶尔会漏。我就参考网上的“高级模板”，把角色设定、输出格式、few-shot示例、边界条件全堆进去，写了差不多500字。结果……准确率反而降了，还经常输出JSON格式错乱。我试过调整顺序、精简示例，但总感觉哪里不对。是我对“结构化Prompt”的理解有问题，还是说模型
一只前端日常
RAG用开源模型做embedding，中文效果总差口气，有更好的方案吗？
最近在搭一个本地知识库问答，用的bge-large-zh-v1.5做embedding，chunk切了512，检索出来的top5相关度看着还行，但生成答案时总感觉上下文衔接不上，尤其涉及多轮对话时，历史信息一多，召回就开始飘。也试过m3e，但感觉对长尾实体名和口语化表述不太友好。想问问大家，开源的embedding模型里，有没有在中文长文本和query改写上表现更稳的？还是说问题出在chunk策略
星河看海集
RAG上线后效果还不如直接调大模型，是我的检索环节废了吗？
最近在做一个企业知识库问答，用的开源Embedding模型（bge-large-zh）加Milvus，文档切了512字符带overlap。本地测试top5召回看起来挺准，但一接到大模型（Qwen-14B）那边，回答经常瞎编，甚至不如不挂RAG直接问。我怀疑是不是我拼接prompt的方式有问题——现在就是把检索到的段落一股脑塞进system prompt里，没做重排序，也没过滤低分块。另外，文档里表
长期关注创新工作台
RAG系统检索结果总是不准，是我chunk切得不对还是embedding模型该换？
最近在做一个基于公司内部文档的问答机器人，用的LangChain + OpenAI embedding + Chroma。文档是PDF和Word混合的，有的表格很长，有的段落特别碎。我自己感觉chunk_size调到500，overlap设50已经挺合理了，但检索出来的top-5总有一半是无关内容，甚至有时候问“报销流程”，返回的是“差旅标准”这种沾边但不对的段落。
认真做运营路线图
用向量数据库做RAG时，chunk切多小才不算“拍脑袋”？
最近在搭一个基于知识库的问答机器人，用的是常见的Embedding+向量库方案。目前遇到一个很现实的问题：我尝试了按256、512、1024字符切分文本，但检索出来的结果差异很大——有时候明明答案在文档里，却因为被切碎导致语义不完整；有时候切太大了，又把无关内容混进来，检索分数虚高。我知道要参考embedding模型的max_tokens，但具体怎么跟实际业务结合？比如技术文档和闲聊类文本的切分策
小北_DataLab
RAG+Agent架构下，多轮对话的上下文到底该存哪里？
最近在搭一个客服类的Agent，用的是RAG+LLM的方案。现在遇到个问题：用户问“昨天那个订单怎么回事”，我检索到的向量片段里根本没有“昨天”这个概念，只能靠对话历史去猜。如果把多轮对话历史全部塞进prompt，token消耗太大，而且经常把检索出来的关键信息“冲淡”。目前是把历史压缩成摘要存在内存里，但Agent一旦多步调用工具，摘要就乱套了。想问问大家，生产环境里一般是用向量库单独存对话记忆
索引还能再救的开发者
微调LLaMA模型做中文客服，显存总爆掉，求指点batch size和梯度累积怎么设？
最近在跑一个中文客服意图分类的微调任务，用的LLaMA-7B，LoRA方式，单卡A100 40G。数据大概2万条，每条也就几十个字。问题是batch size设2就OOM，设1又怕不收敛。尝试了梯度累积设4，但loss曲线震荡得很厉害，而且训练速度慢得离谱，一天才跑几千步。我看教程里都说小batch加梯度累积能模拟大batch，但实际效果很差。有没有大佬实际调过这类的？是不是LoRA的rank也要
慢热开源爱好者日常
大家用Qwen写Prompt时，温度参数一般怎么调？总感觉输出飘忽不定
最近在用Qwen2.5-7B做本地部署，写了不少Prompt想稳定生成JSON格式的代码注释，但发现温度设0.2时输出太死板，稍微改个说法就漏字段；调到0.7又偶尔会冒出重复的句子，甚至自己编造不存在的参数。我看文档说温度影响随机性，但实际用起来感觉和GPT差挺多的……有没有大佬分享下搭配top_p、repetition_penalty的经验？或者你们在结构化工序上是不是直接用贪婪解码？求个实践方
小林_Cloud手记
RAG的embedding模型到底该怎么选？bge和openai差距大吗？
最近在搭一个本地知识库问答，用的LangChain+Chroma。embedding模型在bge-large-zh和text-embedding-3-small之间纠结。试了下同样的PDF，bge检索出来的top5感觉有时候相关度不太行，但openai的api又要花钱而且数据要出网。看网上说bge在中文上比openai强，但我自己测下来好像不是这么回事，是我用法不对还是需要微调？另外chunk大小
阿Python玩家手记
开源模型写代码时，加了一堆角色设定反而变笨了，是我的Prompt姿势不对吗？
最近在本地部署了Qwen2.5-Coder-32B，想让它帮我重构一个老项目的工具函数。一开始直接贴代码让它改，效果还行，但总感觉风格不够统一。
大模型小站
部署本地大模型做Agent，显存和推理速度怎么平衡？
最近在折腾本地部署大模型跑Agent，主要用来做代码生成和简单工具调用。目前用的是Qwen2.5-7B-Instruct，量化到4bit后显存勉强够用，但并发一多速度就垮了，单次推理要两三秒，Agent多轮交互体验很糟糕。试过vLLM加速，但量化模型支持有点坑，FP16又放不下，只能换更小的模型。想问问大家，本地部署做Agent的话，是优先保证模型尺寸还是推理延迟？有没有比较稳的量化+推理服务组合
小林DockerLab
RAG用本地embedding模型效果差，换bge-m3还是直接上dense-x？
最近在搭一个私有知识库的RAG，用的Qwen2.5-7B做生成，embedding一开始图省事直接用了sentence-transformers里的all-MiniLM-L6-v2，结果检索出来的东西经常驴唇不对马嘴，chunk也试过256和512，召回率就是上不去。看很多帖子说中文场景要换bge-m3或者gte-large，但我这边机器只有一张3090，跑bge-m3会不会太吃显存？还有人说直接
增长工作台
用Cursor写单元测试总改错地方，是我prompt方式不对吗？
最近在把一个老项目的Jest测试补起来，用的Cursor的Agent模式。我发现一个问题：我明明在描述某个函数的行为，它却经常去改别的文件，甚至把已有的测试断言给改了。比如我让它给`utils/format.ts`补边界情况，结果它把`utils/parse.ts`的测试也动了，搞得CI直接挂掉。
慢热开源爱好者日常
LoRA微调后模型变“笨”了，是学习率问题还是数据集太小？
最近在尝试用LoRA微调一个7B的基座模型做代码补全，参考了网上不少教程。我用的数据集大概5000条左右的Python函数级样本，训练了3个epoch，loss降得挺快，但实际推理时发现模型在简单任务上反而退化了，比如让它写个快速排序，会输出一堆冗余注释甚至语法错误。我试过把学习率从1e-4调到5e-5，秩从8调到16，效果还是不稳定。想请教下各位，这种情况一般优先怀疑数据质量还是超参设置？另外，
小白_DevLab
RAG检索到的文档太碎，直接拼给大模型效果反而变差怎么办？
最近在做一个人事政策问答的RAG，用的bge-m3做embedding，chunk大小设的512，重叠64。检索出来的top5片段相关性看着还行，但拼在一起喂给qwen2.5-7b之后，回答经常前后矛盾，比如前面说年假5天，后面又说10天。我怀疑是切片把完整的制度条款拦腰截断了。试过调小chunk到256，但召回率又掉了。也试过让LLM先总结每个片段再合并，速度慢得没法用。有没有大佬遇到过类似情况
持续研究战略工具箱
RAG项目里Embedding模型和LLM到底该怎么配？求过来人指点
最近在做公司内部的知识库问答，用的RAG方案。现在卡在选型上，有点迷茫。我们文档主要是产品手册和售后记录，中文为主，量大概几万篇。试了BGE-M3和OpenAI的text-embedding-3-large，但感觉检索出来的top k结果总是不太对味，有时候明明语义相近的句子，排序却靠后。LLM这边在纠结用ChatGLM3还是Qwen，公司要求私有化部署，所以还得考虑显存占用。有没有大佬说说，Em
机器学习研究笔记
微调LLaMA模型loss降不下去，是数据问题还是学习率没调好？
最近在尝试微调一个7B的LLaMA做中文法律问答，用的LoRA。训练集是自己爬的判决书和法条问答对，大概2万条。现在遇到个问题：训练两三个epoch后，loss就卡在1.8左右死活不降了，验证集上的答案也开始重复，比如一直生成“根据相关法律规定……”这种套话。我试过把学习率从2e-4降到1e-5，也加了warmup，但效果不明显。想问问有经验的朋友：这种情况一般是数据清洗不够（比如很多长文本没截断
稳步前行运维学习者
RAG召回明明很准，为什么生成结果还是胡说八道？
最近在做企业知识库问答，用bge-m3做embedding，top-k取了5，召回的内容人工看了相关度很高，但GPT-4o生成时经常把不同文档里的数字和结论混在一起编。我试过调低temperature到0.1，也加了system prompt要求“仅基于给定材料回答”，但效果不稳定。更奇怪的是，有时候明明召回文档里没有的信息，模型也会一本正经地补全。想问问大家，这种“召回准但生成飘”的情况，是应该
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