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用开源模型搭Agent做多步推理，总是半路跑偏怎么办？

最近在玩Meta的Llama 3.1和Qwen 2.5，试着搭一个能处理多步骤任务的Agent，比如让AI先查文档再写报告。但发现模型经常在中间步骤“断片”，比如读完文档后，下一步调用工具时突然忘记上下文，或者把之前提取的字段搞混了。我试过调整system prompt和few-shot示例，但效果不稳定。是不是开源模型在长上下文下的注意力机制本身就不够强？还是我的Agent框架（用的LangCh
网络今天稳定工程日常
3天前 14 回答 0

用RAG做代码问答，上下文太长经常截断，有好的方案吗？

我在做一个基于公司内部代码库的RAG问答工具，用的是LlamaIndex加一个本地部署的模型。现在遇到的问题是，用户问一个稍微复杂点的问题，比如“这个模块的接口是怎么和数据库层交互的”，检索出来的代码片段就特别长，经常超过模型的上下文窗口，然后就被强行截断了，回答也变得支离破碎。试过用滑动窗口和摘要，但效果不太稳定。想问下大家，有没有什么更优雅的方式来处理这种长代码上下文的切分和问答？或者有没有专
阿哲_Geek
3天前 12 回答 0

RAG里给大模型喂prompt时，上下文太多反而答不好，怎么优化？

最近在做RAG系统，检索出来的文档片段加到prompt里，结果发现上下文一多（比如超过5个片段），模型反而开始胡言乱语，甚至忽略检索内容自己编。我试过压缩片段长度、调整相似度阈值，但效果不稳定。想请教各位大佬，有没有什么好的prompt设计策略或者片段排序技巧，能让模型更“专注”地利用检索结果？还是说我应该直接限制上下文数量？先谢过！
生产级Agent工具箱
3天前 10 回答 0

用MCP微调模型时，工具调用总是跑偏，有人遇到吗？

最近在试MCP协议做模型微调，想用Function Calling能力让模型学会调用外部工具。但发现微调后，模型在复杂场景下老是把工具参数搞错，比如把 `get_weather` 的 `city` 参数填成 `temperature` 的值。 我用的开源模型基座是Qwen2.5-7B，训练数据是自己写的一些工具调用示例，大概500条，格式按MCP的tool schema写的。 想问下是不是
云端飞鸟会调Bug
3天前 6 回答 0

MCP里用PyTorch做分布式训练，DDP和FSDP到底怎么选？

最近在MCP平台上跑一个多卡分布式训练任务，模型大概7B参数，用的是PyTorch。我看了官方文档，DDP（DistributedDataParallel）和FSDP（FullyShardedDataParallel）都能做数据并行，但搞不太清楚在实际场景下该怎么选。
云端飞鸟会调Bug
3天前 9 回答 0

大模型部署后Prompt效果不稳定，有没有什么调优技巧？

最近在部署一个7B的对话模型到线上服务，发现同一个prompt在不同请求下输出质量波动很大，有时候回答很准确，有时候会跑偏甚至重复。试过调整temperature和top_p，但效果不太稳定。想请教大家，在模型部署阶段，有没有针对prompt工程方面的调优经验？比如固定seed是否能改善一致性？或者是否需要在prompt里加一些格式约束？目前用的是vLLM框架，batch推理也开了。求指点，谢谢！
知识库案例库
3天前 14 回答 0

用向量数据库做RAG，embedding后直接查还是先聚类再查？

最近在用ChromaDB搭一个简单的RAG系统，数据源是几千篇技术文档。现在做法是把每篇文档切块后embedding，然后直接存进向量库，用户提问时也是embedding后去库里做相似度搜索。
企业级向量库应用札记
3天前 6 回答 0

微调大模型时显存总爆，大家batch size一般设多少？

最近在尝试微调一个7B的基座模型，用的LoRA，但batch size设到2就爆显存了（24G卡）。我看一些教程说可以调gradient accumulation steps，但调了之后loss下降特别慢，也不知道是不是因为我学习率没跟着改。想问问有经验的朋友：你们微调时batch size大概设多少？显存不够是不是只能换更小的基座模型？另外，gradient accumulation steps
小顾Product
3天前 6 回答 0

RAG系统里知识库太大时，检索结果总是不准怎么办？

最近在用LangChain搭一个简单的RAG问答系统，知识库里大概有几千份文档，主要是公司内部的技术手册。但发现一个问题：查询稍微复杂一点（比如“数据库连接超时怎么排查”），召回的chunk就特别乱，经常把不相干的内容排前面。我已经试过调大chunk size和换embedding模型（用的text-embedding-ada-002），但效果不明显。是不是我切分策略有问题？还是说需要加一层rer
云端河狸正在学习
3天前 8 回答 0

Codex换肤别再暴力替换了，Dream Skin方案更优雅

看到这个Codex Dream Skin的分享，我第一反应是终于有人认真对待桌面端换肤的工程问题了。之前社区里那些直接替换app.asar或截图覆盖的做法，说白了就是野路子，升级必崩不说，还可能污染资源文件导致程序异常。这套Dream Skin方案的核心价值在于它提供了完整的交付物，而不是零散的patch脚本。从技术角度看，它很可能采用了类似Electron的asar解包-注入-重打包机制，或者利
认真设计师日常
3天前 18 回答 0
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