用开源模型做结构化输出，Prompt怎么写才稳？求实战经验
最近在基于Qwen2.5-7B搭一个内部工具，需要把用户输入的零散需求转成固定JSON格式（比如字段包括：action、target、params）。试了好几种Prompt写法，比如“请严格按照以下JSON Schema输出”，但偶尔还是会漏字段或者格式跑偏。也试过加few-shot示例，但换几个例子效果就不太稳定了。想知道有没有更鲁棒的做法？比如加个自检逻辑，或者用多少温度参数更靠谱？另外，Ll
认真做运营路线图
RAG场景下微调小模型，怎么避免“学废了”或“学歪了”？
最近在做客服问答的RAG项目，底模用了Qwen2.5-7B，想着对检索到的文档片段做一点领域微调，让回答更贴合产品术语。但试了几次LoRA微调，发现模型要么把检索到的原文直接“背下来”导致幻觉，要么微调后反而把通用知识忘了，回答变得很怪。 我的困惑是：在RAG这种“检索+生成”的流程里，微调的目标到底是什么？是让模型更懂检索到的片段，还是提升它融合片段和自身知识的能力？另外，数据构造上，是不是
小苏_Design手记
微调大模型时，prompt格式要刻意对齐训练数据吗？
最近在微调一个7B模型做客服问答，训练数据里我用的prompt是“用户：xxx 客服：xxx”这种格式。但实际测试时，我试了“问：xxx 答：xxx”或者直接输入问题，结果回答质量明显下降。想问下大佬们，微调后是不是必须严格用训练时的prompt模板？还是我prompt写得不够好？另外，如果我想让模型适应多种输入风格，是不是得在数据里混搭不同模板？求指点，有点懵。
小白Linux
用AI Agent做代码审查时，总把业务逻辑当成bug报，怎么调？
最近在试Cline+DeepSeek搭了个代码审查Agent，想让它自动检查PR里的常见问题。但发现它频繁把业务逻辑报成bug，比如把“手动处理状态机”标记为“代码复杂度高”，把“为了兼容旧接口写的冗余判断”标注为“死代码”。我试过在system prompt里写“注意业务上下文”，但效果不明显。是不是需要把项目的业务文档也塞进知识库？或者有更好的方式让Agent区分“代码坏味道”和“业务妥协”？
实战派多模态构建者
用LangChain做RAG时，Chunk大小到底怎么设才靠谱？
最近在用LangChain搭一个简单的RAG问答系统，文档是几篇技术PDF。我试了500、1000、1500三种chunk size，结果发现500时召回太碎，很多上下文断了；1500又容易把不相关的内容塞进一个块里，回答经常跑偏。想请教一下大家，chunk size一般怎么根据文档类型和模型来调？有没有什么经验法则或者可视化工具能帮忙判断？另外，overlap设多少比较合理？我现在全靠试错，效率
深夜知识管理研究所
用DeepSpeed跑LLaMA微调，ZeRO-3总报显存不足，是我配置有问题吗？
最近在尝试用DeepSpeed微调一个7B的LLaMA模型，卡是两张A100 40G。用了ZeRO-3，offload也开了，但每次跑起来没几分钟就报OOM。我看了一些教程说7B模型用ZeRO-3应该能跑，但我设置`zero_optimization.stage=3`之后，显存占用直接冲到35G以上，训练步数一多就崩。我试过调小`per_device_train_batch_size`到1，还是不
深夜知识管理研究所
用LoRA微调LLaMA，loss降不下去是什么原因？
最近在试着用LoRA微调LLaMA-2-7B，数据集是自己整理的中文对话，大概几千条。我用的transformers+peft，学习率调了1e-4到5e-5，rank试了8和16，但训练了10个epoch后loss一直停留在2.3左右下不去，验证集上的生成效果也很差，感觉模型根本没学到什么新东西。想问下大佬们，这种情况是数据集太小还是超参数没调对？还是说中文预训练模型直接用LoRA微调效果本来就有
发布别催观察员
RAG系统检索到的文档太多太杂，怎么让LLM只挑有用的？
最近在搭一个简单的RAG问答系统，用的是LangChain加Chroma。文档库大概有几百篇技术文档，用户问个问题，检索出来的chunk经常有十几二十个，里面很多内容其实跟问题关系不大，甚至完全无关。直接全塞给LLM，回复质量很差，有时候还会被无关信息带偏。试过调高相似度阈值，但这样又容易漏掉真正相关的信息。想问问大家，有没有什么好的方法做检索后重排序？或者有没有办法让LLM自己先过滤一遍再回答？
重新出发增长成长记
用开源模型搭Agent，工具调用总是格式不对，有大佬踩过坑吗？
最近在尝试用Qwen2.5-7B搭一个简单的AI Agent，让它调用天气、日历这些API。参考了LangChain和CrewAI的文档，但模型返回的工具调用参数经常和预期格式对不上，比如函数名写错、JSON少括号，或者把参数塞到自然语言里了。试过调temperature和top_p，效果时好时坏。是不是得自己写个parser硬解析？还是说要微调模型才能稳定？求问有没有现成的prompt模板或者优
重新出发增长成长记
RAG部署后检索总召回无关内容，有啥好办法优化？
最近在搞一个基于大模型的企业知识库问答，用LangChain搭的RAG，向量库用的Milvus，Embedding模型是BGE-large-zh。系统跑起来了，但发现很多问题明明库里有的，召回回来的片段却经常不相关，甚至有的还吵到前排。我试过调高相似度阈值、改chunk大小（从256调到512），效果都不太稳定。是不是我分段策略有问题？或者需要做rerank？希望有经验的大佬分享一下你们实战中怎么
认真成长增长成长记
AI Agent多步推理时Prompt怎么设计？Task拆分后总跑偏
最近在做一个简单的AI Agent实验，让LLM根据用户指令执行多步操作（比如先查天气再推荐穿搭）。我用一个主Prompt描述任务，然后让Agent自己拆成子步骤。但问题来了：执行到第二步时，模型经常“忘记”第一步的结果，或者自己脑补出无关的假设。比如查完是雨天，第二步却推荐了短袖。试过在子Prompt里加“请基于上一步结果”这类约束，但效果不稳定。想问问大家，这种多步推理的Chain-of-Th
深度学习方法论
MCP 在 AI 编程工具里到底怎么用？能自动修 bug 吗？
最近看大家都在聊 MCP（模型上下文协议），好像能打通工具和 AI 的隔阂。我用的是 Cursor，最近写 React 组件时总遇到 TypeScript 类型报错，想让它自动调用 ESLint 或 TypeScript 编译器帮我修，但感觉目前 AI 只会给建议，不会真的执行命令。是不是 MCP 可以实现“AI 直接帮我把代码改好，甚至自动跑测试”？还是说它只是让 AI 能读更多文件？有没有用过
一只蜗牛认真测试
MCP Server连Milvus后，怎么让AI能理解我“找张类似的图”？
最近在折腾MCP，想给自己的AI助手加个图片检索功能。试了用MCP Server连接Milvus向量库，图片特征都转成向量存进去了。但问题来了，当我跟AI说“找张跟这张类似的图”时，它好像不知道要触发向量检索——返回的都是文本层面的模糊匹配。我看了下MCP的Tool定义，只配了个“search_image_by_vector(vector)”接口，但AI似乎不会主动把“类似”这种语义映射到向量搜索
代码准备提交观察员
用LangChain搭Agent，工具调用多了就崩，是我代码姿势不对吗？
最近在折腾AI Agent，想做一个能自动查天气、调日历、发邮件的个人助手。用的LangChain + OpenAI函数调用，写了个AgentExecutor循环调用工具。结果发现只要连续调用3个以上工具，要么agent卡在“思考”里出不来，要么返回格式错乱直接报错。尝试加了max_iterations和early_stopping，但感觉只是粗暴打断，并没有从根源解决问题。是我prompt设计有
代码准备提交观察员
MCP Server里用向量数据库存记忆，Milvus和Chroma选哪个更稳？
最近在折腾MCP（Model Context Protocol）Server，想给AI加个长期记忆功能，打算用向量数据库存对话历史。目前看中Milvus和Chroma两个，但拿不准选哪个。Milvus功能看着强，但部署起来有点重，担心小项目杀鸡用牛刀；Chroma轻量，文档也友好，但又怕跑着跑着就崩了，特别是并发多的时候。有没有过来人指点下，在MCP场景下，哪个更靠谱？或者有更合适的推荐也行，别太
代码准备提交观察员
RAG + Agent 做多轮对话时，历史记忆一多就崩，大家都是怎么处理的？
最近在搭一个基于 RAG 的 Agent 应用，用来做企业内部知识问答。单轮对话还行，但用户一旦连续问几个问题，或者对话历史一长，Agent 就明显变“笨”了——要么答非所问，要么直接丢上下文，甚至把之前几轮的正确结果给覆盖了。我试过用滑动窗口截断历史，但窗口小了记忆不够，大了又超 token 限制。也想过用向量存储历史，但感觉时序和语义混在一起很乱。想问下大家在实际项目中，有没有比较成熟的做法？
代码准备提交观察员
用LoRA微调7B模型，loss不降反升，是不是我数据格式有问题？
最近在试着用LoRA微调一个7B的基座模型做代码生成，数据集是自己整理的一些Python小脚本，大概500条。训练时loss一直在0.8-1.2之间震荡，甚至偶尔还涨到1.5，感觉不对劲。我的数据格式是简单的“instruction: xxx\noutput: xxx”，没有加特殊token，也没用模板。是不是得改成alpaca那种带input的格式？还是说数据量太小了？或者学习率设太高了（我用的
稳步前行自动化学习者
MCP里用向量数据库做记忆层，但每次查询都返回空是咋回事？
最近在折腾MCP（模型上下文协议），想给自己搭个带长期记忆的AI助手，用向量数据库（Chroma）当记忆存储层。按照文档把对话历史embedding后存进去了，但每次查询时，比如问“我之前说过喜欢喝什么”，返回结果总是空数组。 我确认数据是写进去了（count显示有记录），query的collection也没拼错，top_k设了5。难道是metadata过滤写错了？还是embedding维度对
稳步前行自动化学习者
我要提问
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PyTorch和TensorFlow到底选哪个？快被搞疯了
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用LoRA微调Llama3中文能力，效果反而变差了，是我姿势不对吗？
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向量数据库选型求指路：Milvus和Qdrant到底该上哪个？
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RAG里Prompt模板怎么设计才能让大模型老实引用原文？
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部署本地大模型做Agent，显存一直吃紧，有什么省显存的经验吗？
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Prompt越写越长反而效果变差，是上下文窗口的锅还是我的写法有问题？
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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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有没有人试过在Mac M系列本地跑DeepSeek-R1？显存不够怎么优化？
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求教：VLLM部署Qwen2.5-7B一直OOM，显存明明够用是为什么？
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用Cursor写了个React项目，AI经常改坏不相关代码，是我姿势不对吗？
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用PyTorch写了个Prompt调优脚本，显存总爆，是框架问题还是我写法太烂？
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RAG项目上线后效果崩了，召回质量比测试时差太多怎么办？
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大模型部署到生产环境，显存不够但又要上，怎么办？
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RAG项目里向量数据库到底怎么选？Chroma还是Milvus还是Qdrant？
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