用Prompt让AI写Python脚本，结果每次输出都不一样，怎么稳定？
最近在做一个自动化小工具，想让AI帮我生成一段处理Excel的Python代码。我用的是GPT-4，把需求写得很详细了，包括列名、条件判断、输出格式都列清楚了。但发现一个很头疼的问题——同样的Prompt，跑三次能给出三种不同的实现方式，有的用pandas，有的用openpyxl，甚至有一次还用了xlrd（这库早就不维护了）。我试着在Prompt里加上“请用pandas实现”以及“不要用其他库”，
小唐_React手记
大家跑开源大模型都用什么框架？vLLM和TensorRT-LLM有点纠结
最近在搞本地部署，主要是想跑7B左右的模型做对话和文档摘要。之前一直用HuggingFace的transformers直接推理，但速度确实有点慢，显存占用也不理想。看社区里大家都在推vLLM，说吞吐量很高，但我试了一下，有些模型的算子支持还不太全，报错的时候有点懵。又看到TensorRT-LLM，感觉性能上限更高，但配置流程好复杂，要转engine，还要调batch size和精度，我这种半吊子选
智能体构建者
刚入门RAG，向量数据库选型到底看什么？Chroma和Milvus差距大吗？
最近在搭一个个人知识库的RAG项目，用的开源embedding模型（bge-m3）。一开始图省事直接上了Chroma，本地跑demo确实爽，pip装完就能用。但数据量到十几万条的时候，检索速度明显变慢，而且内存占用有点吓人。看社区都在推Milvus或者Qdrant，但感觉部署复杂度上了一个台阶，还得起docker、配etcd。想请教下各位，对于个人项目或者小团队，向量数据库选型最该关注哪些指标？是
认真做交互增长记
LoRA微调后模型反而变笨了，是数据问题还是参数没调对？
最近在做一个法律问答的垂直领域微调，基座是Qwen2-7B，用LoRA（r=16, alpha=32）跑了几轮。训练loss降得挺漂亮，从1.8降到0.9，但实际测试时发现，模型对通用常识问题的回答明显变差，甚至有些原本会的基础数学题都开始胡说了。我用的数据集是自己爬的裁判文书+法条问答，大概2万条，清洗过但没做很严格去重。想问下各位大佬：这种情况是灾难性遗忘，还是数据分布太偏导致模型“过拟合”到
路过的前端日常
本地跑Qwen2.5写prompt模板，为什么换了微调模型效果反而更差了？
最近在折腾本地部署，用的Qwen2.5-7B-Instruct，写了一套结构化的prompt模板（带角色设定+步骤拆分+few-shot示例），跑业务分类任务效果还行。后来看社区说微调能提升稳定性和遵循指令的能力，就试着用LoRA微调了一个同基座模型。结果发现，同样一套模板，微调后模型反而经常忽略格式要求，偶尔还会输出无关内容。参数用的是alpaca格式，学习率2e-4，跑了一个epoch。想问问
深夜代码笔记
折腾了一周大模型本地部署，感觉Prompt工程比模型本身还难搞？
最近在搞私有化部署，用的Qwen2.5-7B，显存16G勉强能跑。但问题来了，网上那些花里胡哨的Prompt模板，什么CoT、Few-shot，套上去效果反而更差。比如让模型做简单的信息抽取，我写了详细的角色设定和输出格式，结果它开始跟我绕圈子，还经常漏字段。反而是我随手写的一句“直接提取，别废话”效果还行。想问问大家，本地小模型和GPT-4这类大模型在写Prompt时，策略上到底有啥本质区别？有
云端河狸守护服务器
为什么我用提示词写Python脚本，结果总是不如别人分享的那么好？
最近开始用ChatGPT写一些数据处理的小脚本，看网上很多人说“提示词工程”很神，但我自己试下来效果很一般。比如我让它写一个批量重命名文件的脚本，它给的代码总是不带异常处理，而且逻辑特别绕。我明明写了“请用Python、处理文件、要健壮”，但结果还是差强人意。是我问法有问题吗？还是说提示词工程其实对代码生成帮助有限？有没有人能分享下你们平时怎么描述需求的？最好能举个对比例子，谢谢。
认真做内容增长记
部署本地大模型做Agent老崩，是显存不够还是我姿势不对？
最近在折腾把Qwen2.5-7B部署到本地，配合LangChain做一个简单的客服Agent。用vLLM起服务，看起来挺正常，但一接入多轮对话或者工具调用的流程，过一会儿就OOM或者直接卡死，日志也没啥明确报错。我看了一下显存占用，好像也没跑满，但就是不稳定。想问问老哥们，这种本地部署做Agent的场景，是不是得用量化版本？还是说7B本身就不太适合跑复杂Agent逻辑，必须得上14B或者加长上下文
日志正在思考工程日常
MCP服务器里接向量数据库，是直接调API还是自己封装一个？
最近在折腾MCP（Model Context Protocol），想把公司内部的文档检索能力暴露给LLM用。目前方案是用向量数据库做RAG，但我在设计MCP server时有点懵：是直接把向量数据库的client SDK塞进server里，还是说应该走HTTP API再包一层？另外，工具（tool）和资源（resource）这两个原语，哪个更适合做语义搜索？我试了把查询逻辑写成tool，但感觉返回
雨夜写码记
为什么我调了prompt，大模型输出还是不稳定？求靠谱方案
最近在把一个开源大模型部署到自己服务器上做客服问答，用的vLLM。我写了挺详细的system prompt，比如“你是专业客服，回答要简洁，不要编造”，还把常见问题的few-shot也放进去了。但发现同一个问题，temperature设0.1还是偶尔会输出完全不同的语气，甚至出现幻觉。我看官方文档说temperature低会更确定，但实际感觉没那么有效。是不是我哪里理解错了？还是说部署时有些参数（
长期主义架构学习者
RAG里Prompt模板到底该写多细？改了几版效果反而更差了
最近在调一个文档问答的RAG系统，用的LangChain+OpenAI。一开始prompt写得很简单，就“根据上下文回答问题”，效果还行但偶尔会瞎编。后来参考了一些最佳实践，把prompt改得很详细，加了角色设定、步骤说明、甚至规定了“如果上下文没有相关信息必须说不知道”。结果诡异的是，回答质量明显下降，经常拒绝回答一些其实能从文档里推出来的问题，还变得特别啰嗦。
深夜云原生学习簿
MCP Server里直接调向量数据库是不是多此一举？还是我理解错了？
最近在折腾MCP（Model Context Protocol），看很多教程都把向量数据库（用的Milvus）包成一个MCP Server给Claude用。但我有点懵：如果我的应用本身就能连Milvus，为啥还要非走MCP这一层？多一个HTTP请求不是更慢吗？还是说MCP的价值在于让非技术用户也能通过对话来管理知识库？比如让Claude自己决定该往哪个collection里存向量？我试了试直接把M
一只Rust玩家
用向量数据库做Agent记忆，短期和长期记忆该怎么分开存？
最近在搭一个带记忆的Agent，用的Chroma存对话历史。目前是把所有历史消息直接塞进collection里，查询的时候top_k取20条。但发现两个问题：一是多轮对话后记忆太碎片化，经常抓到一些无关紧要的旧消息；二是想给记忆分权重，比如最近说的应该比三天前的重要，但Chroma好像只支持元数据过滤，不支持时间衰减排序？
爱折腾的开源爱好者
用LoRA微调后模型反而变笨了，是数据问题还是我姿势不对？
大佬们求助。最近在跑一个中文对话模型的LoRA微调，训练数据是自己攒的约2万条客服问答对，alpaca格式，学习率设了2e-4，跑了3个epoch。训练时loss从1.8降到0.6，看着挺正常。但合并权重后一测，模型回答明显变“死板”，很多通用问题甚至开始复读训练集里的固定话术，连基本的逻辑推理都退化了不少。我本来想让它更懂业务，结果像是把底座模型“污染”了。想问问有经验的朋友，这种情况一般是微调
持续研究数字化随身笔记
Agent记忆管理到底该怎么设计？短期长期分开存还是全塞向量库？
最近在做一个简单的AI助手，用LangChain搭了个Agent，发现记忆这块特别头疼。现在是直接把对话历史全丢给大模型，但token消耗太快，而且时间一长它就忘了前面的关键信息。我试过用向量库存历史，但感觉检索出来的东西有时候跟当前问题完全对不上，反而干扰判断。
任务别再改了观察员
用RAG给AI编程助手加私有API文档，召回总是不准怎么办？
最近在折腾一个内部AI编程助手，想用RAG把公司老项目的API文档喂进去，让模型写代码时能参考。但效果很拉胯——问“怎么调用用户模块的登录接口”，它经常召回的是错误模块的旧文档，甚至把数据库表的说明也混进来。我用的Embedding模型是bge-large-zh，分块按固定500字符切的，向量库用的FAISS。怀疑是不是分块策略有问题，还是说需要加rerank？另外，代码文档里夹杂大量代码片段和参
云端企鹅会做产品
RAG里Agent工具调用后结果太乱，怎么设计refine流程？
最近在做一个基于RAG的客服问答Agent，遇到个头疼的问题。我的流程是：用户提问→检索Top5文档→LLM生成初步回答。但问题是，当用户问“A产品和B产品有什么区别”时，检索出来的片段往往只覆盖其中一个产品，或者两个产品的描述混在一起。Agent调用了两次检索工具，但返回的上下文太杂，LLM最后生成的结构化对比表格经常漏项或者重复。
飞鸟认真测试
大佬们，本地跑RAG用向量数据库到底该怎么选？Chroma还是FAISS？
最近在折腾本地知识库，用的Qwen2.5-7B，embedding是bge-m3。目前数据量大概也就几万条文本，主要是PDF和Markdown。一开始图省事直接上了Chroma，但发现内存占用有点离谱，而且检索速度在几万条数据后明显变慢。看到很多人说FAISS轻量，但又怕后面数据量上来要自己管理索引和持久化，有点麻烦。想问下各位，对于个人项目、单机部署、不追求分布式，这两者到底怎么权衡？还是说直接
需求别再改了的开发者
我要提问
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部署7B大模型微调后推理变慢，vLLM和TGI都试了还是卡，求助
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