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
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
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
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
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
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
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