搞了个RAG问答系统，检索结果总是不太对，怎么优化？
最近跟着教程搭了一个基于LangChain和ChromaDB的RAG问答demo，用来回答公司内部的一些技术文档。文档是PDF格式，拆分用的是RecursiveCharacterTextSplitter，chunk_size设了500，overlap设了100。但实际跑起来，用户问“数据库连接超时怎么办”，它经常返回一些跟“连接”“超时”关系不大的片段，比如数据库安装步骤。我怀疑是Embeddin
长期关注增长思考录
大家用开源代码模型写Python时，补全结果总是不稳定怎么办？
最近在尝试用Qwen2.5-Coder-7B本地跑一些Python脚本补全，但发现同一个函数注释，有时候能补出很准确的逻辑，有时候又给出一段完全无关的代码，甚至语法错误。我是用Ollama加载的，参数基本默认，温度设0.2。想问问大家是不是本地部署的量化版模型都这样？还是我prompt写得不对？或者有没有什么调参技巧能让结果更稳定？求有经验的大佬指点一下，实在不想每次都手动改一堆。
老程_Lab手记
用Cursor+Claude写Python脚本，经常改完一行整个逻辑就崩了，是我prompt不对吗？
最近在尝试用Cursor配合Claude 3.5做一个小工具，就是爬某个网站的公开数据，然后做个简单统计。刚开始让它一口气生成完整代码还挺顺的，但后面需要调整几个函数（比如加个异常处理和重试机制），结果改完一行代码，Claude就开始“自由发挥”，把之前写好的逻辑全改了，或者直接报奇怪的语法错误。
会写字的数据人
用Cursor写React组件，AI老把hooks逻辑塞进JSX里怎么调教？
最近在尝试用Cursor辅助写一个中后台项目，发现它生成代码时特别喜欢把useState、useEffect这些hook逻辑直接写在JSX里，比如在onClick里定义状态更新函数，或者把异步请求逻辑写在return里。我试过在prompt里加“遵循React规则”“hooks放在组件顶层”，但效果不稳定。是不是我提问方式不对？或者Cursor的上下文长度有限制？另外，有没有办法让AI生成的代码自
小白LinuxLab
部署开源大模型到底需要啥配置？4张A100够跑70B吗？
最近在折腾本地部署开源大模型，主要想跑70B的模型做私有化对话应用。看了几个教程，有的说4张A100 80G就能搞定推理，有的又说至少8张才能做微调，还有推荐3090组集群的，我直接懵了。
纸上修行记
部署Qwen2.5-7B到生产环境，显存占用比预期高很多，正常吗？
最近在折腾把Qwen2.5-7B放到线上服务里，用vLLM部署，加了bf16和8个并发请求。官方说7B模型大概需要14GB显存，但我这边RTX 4090 24G居然直接爆了，跑到22GB左右。查了一下发现可能是kv cache太大了，但我只设了max_num_batched_tokens=4096，也没开长上下文。想问下大佬们，这个7B模型实际部署时显存到底怎么算的？是不是我哪里设置漏了，还是说量
纸上修行记
用Prompt工程调大模型写代码，为什么加例子反而效果变差了？
最近在做一个小项目，想用GPT-4帮忙写一些Python工具函数。我看了很多Prompt工程教程，都说要加few-shot示例提升效果，于是我在系统提示里写了三四个输入输出的例子。结果发现，不加例子时模型生成的代码基本能用，加了例子反而经常出现逻辑错误，甚至把示例里的特定变量名硬编码到输出里。是不是我选的例子不够典型，还是few-shot的数量有讲究？另外，有些教程强调用“角色设定”让模型表现更好
纸上修行记
RAG部署时纯向量检索还是混合检索更靠谱？求大佬指点
最近在搞一个企业知识库的RAG项目，用FAISS+OpenAI embedding，测试阶段发现纯向量检索有时候召回到不相关的文档，特别是涉及专业术语和简称时。试着加了BM25做混合检索，结果召回到了，但排序又乱了，而且响应时间涨了快一倍。想问下各位在实际部署中，是只用向量检索然后靠LLM自己理解，还是必须上混合检索？如果上混合的话，有没有比较轻量的rerank策略推荐？我现在用的BGE-rera
星河写诗集
PyTorch模型在推理时显存一直涨，是哪里没释放？
最近在部署一个BERT分类模型，单个样本推理时显存占用大概2G，但连续跑几百个样本后，显存直接飙到10G+，最后直接OOM了。我试了torch.no_grad()，也调用了del和torch.cuda.empty_cache()，但好像效果不大。代码里主要用DataLoader分批加载，每批32条，推理完把结果append到列表里。想问下这种情况一般是哪里没清理干净？是不是需要把每个batch的输
数据库别催的程序员
搭建RAG问答系统时，chunk大小和重叠怎么设才合理？
最近在做一个基于本地文档（PDF、Word）的内部知识库问答系统，用的是LangChain+OpenAI的embedding和chat模型。现在卡在文档切分这一步了，试了500和1000的chunk size，配合50和100的overlap，但效果很不稳定。有的问题能答对，有的明显漏了关键上下文。想问下各位大佬在实际项目中一般怎么确定chunk大小？是按文档类型分，还是根据模型的最大输入长度来定
小唐_React手记
用Cursor写Python后端时总被AI绕晕，怎么让它少改对的部分？
最近在做一个Flask+SQLAlchemy的小项目，想试试AI编程工具提效，用的Cursor。但遇到个很蛋疼的问题：我写好了几个核心的CRUD函数，想让AI帮补个文件上传接口，结果它不光新加了上传逻辑，还把我之前写好的查询、删除那些函数全改了风格和变量名……搞得我git diff看得头大。
小唐_React手记
用Milvus做实时推荐，向量数据量大了后召回速度慢得离谱，该怎么优化？
最近在搞一个短视频推荐的项目，用Milvus存用户和视频的特征向量（大概1亿条，768维），现在每天新增几百万，结果召回速度从几十毫秒掉到了快一秒，有时候甚至超时。我试过调nlist和nprobe参数，效果不明显，CPU和内存占用倒是上去了。查了一圈资料，看到有人提HNSW和IVF_FLAT的差异，但不太确定具体怎么选。另外，我是单机部署的，磁盘用的SSD，但感觉瓶颈可能在索引构建和内存上。有没有
刚入门的数据人
RAG系统里文档切太碎和太整都有问题，到底怎么分块才合适？
最近在搭一个基于本地知识库的RAG问答系统，用的LlamaIndex，主要处理一些技术文档和操作手册。试了固定长度分块（256/512 token），结果细粒度的问题比如“某个参数的值是多少”经常答不出来，感觉上下文丢了；换成按段落或章节分大块，遇到那种跨章节的综合问题，检索又总把不相关的段落一起召回来，召回率虚高但准确率很低。试过加overlap稍微好一点，但感觉还是碰运气。想问下大家，有没有比
持续研究数字化灵感仓库
RAG系统里prompt怎么写才能让LLM更准确引用原文？
最近在搭一个简单的RAG问答系统，用的是LangChain + OpenAI的embedding，检索效果还行，但LLM回答时总喜欢“自由发挥”——比如用户问“张三在2023年说过什么政策”，明明库里只有一段原文，它非要自己总结一遍，甚至加些原文没有的细节。我试过在system prompt里写“请严格引用原文回答”，但效果不稳定，有时候还是乱编。想请教下大家，有没有什么prompt技巧或者模板能
灯下漫游集
用Cursor写React组件，它总给我加一堆没用的props，怎么调教？
最近刚转用Cursor写前端项目，发现它帮我补全React组件时，老是硬塞一些我根本不需要的props，比如onClick、className还带一堆奇怪的默认值，搞得我每次都要手动删。我试过在prompt里强调“只写必要参数”，但效果不稳定。有没有什么设置或者prompt技巧能让它更懂我的意图？还是说AI工具本来就容易过度设计？求有经验的朋友指点一下，别让工具反而拖慢了我改代码的速度。
长期关注项目管理实践笔记
RAG接入MCP后，检索质量反而下降了，是哪里出了问题？
最近在折腾RAG系统，想着接上MCP（Model Context Protocol）来统一管理工具调用和数据源，结果发现检索召回的效果还不如之前直接调embedding接口。我的场景是内部文档问答，用的bge-large-zh-v1.5做向量化，MCP里配了文件系统和数据库两个工具。现在问题是，MCP把query拆成多个子查询去不同工具里搜，但合并结果时主题散得厉害，有时候连最匹配的那段原文都漏掉
长期关注项目管理实践笔记
用LangChain搭Agent时，工具调用顺序总是乱，如何控制？
最近在用LangChain搞一个多工具Agent，场景是用户问“帮我查一下天气，然后顺便发个邮件提醒”。我定义了搜索天气和发送邮件两个工具，但Agent有时候先调邮件，有时候先调天气，甚至有时会重复调用。我查了一下文档，好像有个AgentExecutor和planning相关的参数，但没太搞明白怎么设置执行顺序。有没有老哥遇到过类似问题？是应该用Structured Tool对话模式，还是自己写一
项目管理工作台
用LangChain搭Agent调用大模型，总是超时或卡住怎么办？
最近在试着用LangChain做个简单的Agent，调用OpenAI的API去让模型执行一些工具操作（比如天气查询、计算器），但经常遇到请求超时或者模型“发呆”不返回结果的情况。我试过调高timeout参数，但好像没什么用。是不是我的prompt设计有问题？还是这个框架本身就不太稳定？有经验的大佬能指点一下吗？我现在用的是gpt-3.5-turbo，本地跑一个简单的循环，感觉连最基本的工具调用都老
小林Docker手记
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