用LoRA微调Llama3中文效果很差，是数据问题还是我姿势不对？
最近想把Llama3-8B微调成能写周报的风格模型，用的中文数据集大概5000条，都是自己整理的对话。训练时loss降到1.2左右就下不去了，生成结果经常出现重复词和乱码，甚至中英文混杂。我看教程里都说LoRA很稳，但我的rank设了16，alpha=32，学习率5e-4，跑完感觉跟base模型没什么区别。想问下大佬们，这种情况一般是数据清洗的问题，还是说我超参设置有问题？另外有没有必要先用中文继
认真做运营路线图
调了三天Prompt，Agent还是分不清“用户没提”和“用户不知道”，怎么办？
最近在做一个人事问答Agent，用来回答员工关于年假、报销的问题。我用了ReAct框架，让LLM在回答前先判断“是否需要向HR系统拉数据”。
运营路线图
微调Llama3做中文客服，loss降了但回答全是废话怎么办？
最近在试着用LoRA微调Llama3-8B做我们公司的客服问答，数据集大概5000条，都是真实对话整理出来的。训练时loss从2.1降到了0.8左右，看着挺正常，但推理时发现模型经常输出“好的，我理解您的问题，请问还有什么可以帮您？”这种套话，或者直接复读用户的问题，完全没有实际内容。我用的base model是meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct，学习率设的2e
生产级大模型炼金室
向量数据库搭配开源大模型做RAG，到底该怎么选？
最近在折腾本地部署的RAG项目，用的Qwen2.5-7B，embedding用的bge-m3。目前纠结向量数据库选型，看了Milvus、Chroma、Qdrant和pgvector，各有说法。我的场景大概是几万份PDF文档，单机部署，主要做内部知识库问答。试了Chroma，挺简单但感觉查询速度一般，尤其文档多的时候。Milvus性能好但部署有点重，还怕自己调不好。想问下大家实际生产中用哪个比较多？
发布暂时正常观察员
Cursor写Python还行，但写Go老给我瞎补全，是模型问题还是我姿势不对？
最近把主力编辑器从VS Code换到了Cursor，主要用Composer来写一些内部CLI工具。写Python的时候确实流畅，但切到Go项目（用的Gin框架）就明显感觉不对劲：它老喜欢给我补一些不存在的包路径，比如“github.com/xxx/internal/xxx”，但其实根本没这个目录。有时候还会把context.Context的用法搞错，硬塞一些Java风格的错误处理。我试过在Rule
大模型构建者
RAG的Prompt到底该怎么写？感觉跟普通Chat差好多
最近在搭一个基于知识库的问答机器人，用的RAG架构。看教程都说Prompt很重要，但我照着网上的模板试了，效果很一般。比如我问“公司年假政策”，它经常把检索到的无关段落也塞进回答里，或者干脆说“根据文档，可能存在多种情况”这种废话。我自己试了加“只根据以下内容回答，不要编造”，但还是会幻觉。想问问各位老哥，RAG的system prompt和普通对话的prompt在设计思路上有什么本质区别吗？是不
深夜创业研究所
MCP服务器里写Prompt模板，怎么优雅地让LLM自己选择工具？
最近在搭一个MCP服务器，打算把几个内部API封装成工具给Claude用。问题是我在系统Prompt里写了很长的工具使用说明，结果模型经常选错工具或者参数传得乱七八糟。试过把工具描述写详细点，但Prompt太长又影响响应速度。也试过让模型先“思考”再调用，但效果不稳定。想知道大家有没有比较实用的做法？比如工具描述的结构、Prompt里该强调什么，或者有没有办法让模型在调用前先确认一下意图？求实战经
持续研究复盘实践笔记
MCP服务器连本地大模型，工具调用总超时怎么排查？
最近在折腾MCP（Model Context Protocol），想把本地部署的Qwen2.5-7B通过MCP服务器接进Claude Desktop用。参考了几个开源项目，用Python写了简单的stdio服务，工具就一个查询本地SQLite的function。现在问题是：Claude能识别到工具，但每次调用都卡在“等待MCP响应”然后直接超时。日志显示模型端其实已经生成了JSON参数，但MCP
数据库正在思考的程序员
Prompt调了半天效果还是不稳定，大家是怎么系统性优化的？
最近在做一个小项目，用GPT-4处理用户反馈的分类和摘要。我在Prompt里写了角色设定、输出格式、示例，还试了few-shot，但效果就是不稳定。同一批输入，有时候分类很准，有时候会漏掉某些字段，甚至偶尔输出JSON格式还会出错。温度调到0也不行。我看网上说要用CoT、要拆步骤，我也试了，但感觉就是碰运气。想问问大家，平时优化Prompt到底有没有一套可复用的方法论？还是说只能靠经验和感觉一点点
代码今天稳定观察员
用LangGraph搭Agent，多工具调用时上下文老串，大家怎么解决的？
最近在折腾LangGraph，想做一个能查天气+订会议室+发邮件的Agent。单工具跑没问题，但一旦让Agent自己根据用户指令选工具，两个工具连着调用时，上下文就乱了。比如用户说“明天下午3点订个会议室，顺便看下天气”，结果Agent会把会议室地址当成天气查询条件传进去。
认真成长增长成长记
大家觉得PyTorch和TensorFlow哪个更适合新手入门做毕设？
正在准备毕业设计，导师让我用深度学习做个图像分类的小项目。之前只学过一点Python，框架还没确定。看教程发现现在PyTorch好像更火，但网上又有人说TensorFlow的部署生态更成熟。想问问在座的各位，如果目标是尽快跑通一个模型、把论文实验做了，哪个框架踩坑更少？顺便求推荐一套入门教程，最好是带完整代码的那种。另外，Keras是不是已经被TensorFlow吸收了？现在学还有必要吗？感谢各位
持续研究品牌工作台
MCP里挂RAG工具，上下文窗口被撑爆怎么破？
最近在折腾MCP（Model Context Protocol）服务器，想把自己的RAG检索能力封装成一个工具给Claude用。本地跑通没问题，但一接到Claude Desktop上就翻车：检索回来的文档片段动不动就几千token，加上系统提示词，直接顶爆上下文窗口，经常报错或答非所问。感觉MCP这层好像对工具返回的内容没有截断或压缩机制？我自己在工具里做截断吧，又怕把关键信息切没了，有没有什么最
持续研究设计方法手册
用LoRA微调7B模型做垂直领域问答，效果总是不理想怎么办？
最近在尝试用LoRA微调Qwen2-7B，想做一个医疗术语问答的垂直模型。数据集是自己整理的5000条医患对话，清洗过，格式也按alpaca模板对齐了。训练时loss降得还行，但实际推理时总感觉回答很泛，甚至有点“幻觉”，比如把感冒说成肺炎风险。我试过调rank（8/16/32）和学习率（1e-4到3e-4），也加了10%的通用数据混合，但提升不明显。想问问有经验的前辈：这种小规模垂直领域微调，是
企业级数据科学观察员
Prompt工程在RAG场景下到底该怎么调？调了半天效果还是飘忽不定
最近在做一个人事政策问答的RAG项目，用的是智谱的API，向量检索top5召回后拼进prompt让模型回答。我试了好几种写法：有的把检索内容放前面，有的放后面，有的加上“请仅根据以下资料回答”，有的让模型先判断相关性再回答。结果发现效果极不稳定，同一套prompt换个问法就翻车，比如问“年假怎么算”能答对，问“我入职两年能休几天”就开始胡诌了。也试过给few-shot示例，但不同岗位问题差异太大，
一只金鱼每天复盘日记
RAG召回老是不准，是切块太细还是embedding模型选错了？
最近在做一个企业知识库问答，文档主要是PDF和Word，大概几千页吧。用的LangChain + OpenAI的text-embedding-3-small，chunk_size试过500和1000，overlap也调了，但用户问一些跨章节的问题时，召回的内容总是不全，甚至答非所问。我怀疑是不是embedding模型对中文支持不够好，还是说切块策略本身就有问题？另外，看到有人提到用BM25做混合检
依赖暂时正常观察员
MCP服务器到底怎么部署？求一个傻瓜式教程
最近在捣鼓Claude的MCP，看文档看得一头雾水。我理解MCP就是让AI能调用外部工具，但实际部署的时候卡住了。我用Python写了个简单的文件处理工具，按教程配了`mcp.run(transport="stdio")`，在本地能跑通，但一放到服务器上就各种报错。
模型别催的开发者
RAG检索老是不准，换向量数据库能解决吗？还是我姿势不对？
做了一阵子RAG，用的Chroma + 开源embedding模型，文档切块也试了512和256，top-k调到5了，但检索出来的片段经常和问题语义对不上，比如问“续费流程”它给我返回“退款政策”…… 我怀疑是不是向量数据库本身检索能力不行？看很多吹Milvus、Weaviate的，说性能好但好像都是工程上的优势，语义召回这块算法不都差不多吗？还是说需要配重排序或者做query改写？求过来人指点下
隔壁数据人手记
向量数据库召回率上不去，是分块策略问题还是embedding模型选错了？
最近在做RAG项目，用的pipeline是PDF解析→固定512字符分块（重叠128）→bge-large-zh→存入Milvus，检索用的也是默认的余弦相似度。测试集是公司内部合同文档，大概200份，人工标注了50个问答对。现在top-5召回率只有62%左右，有些明明语义很接近的问题，召回来的片段却答非所问。我试过调小topk阈值，但精准率掉得更快。想问问有经验的前辈，这种场景下是不是不该用固定
边学边做数据分析成长记
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