RAG系统里文档切片后召回结果总是不准，怎么调切片策略？
最近在做一个企业内部知识库的RAG问答项目，用的是LangChain+OpenAI的embedding。文档主要是产品手册和技术文档，我试了固定256 tokens、加20%重叠的切片方式，但用户问“内存泄漏排查步骤”这类问题，召回来的片段经常是上下文割裂的，要么少关键步骤，要么混进无关内容。改成按段落切又发现长段落超过512 tokens后，检索精度下降得厉害。想问问大家在实际项目里，一般怎么根
多模态观察员
想把LLM Agent 部署到生产环境，求大佬指点入门方案
最近在做一个内部用的AI客服Agent，基于Llama 3微调了模型，本地跑通了LangChain + RAG的流程。但真要部署到公司服务器上就懵了——不知道用vLLM还是TGI？显存不够，想用量化又怕掉效果。还有，Agent要调用外部API，生产环境里异常处理和重试怎么设计？有没有大佬分享一下从Notebook到生产部署的完整链路踩坑经验？最好是低成本方案，公司预算有限。
推理加速探索频道
用开源模型搭Agent，工具调用老是崩，是qwen2.5的问题还是我姿势不对？
最近在试着用qwen2.5-7b（本地跑）搭一个简单的Agent，就是让它调用天气API和日历API做日程提醒。结果发现工具调用成功率特别低，有时候参数格式不对，有时候模型直接不调用工具就开始瞎编。我按官方文档写了function calling的格式，也试了temperature调低到0.1，但还是不稳定。想问下大家，是qwen2.5本身对工具调用支持不够好，还是我少配了什么prompt模板？或
小禾Coder手记
RAG里到底该怎么写Prompt？试了几种方法效果都不太稳
最近在做一个文档问答的小项目，用的RAG框架。一开始直接把检索出来的内容拼到Prompt里让大模型回答，但发现结果有时准有时偏。后来试了试让模型先判断检索内容是否相关，再决定用不用，效果好像好一点，但有些简单问题反而变慢了。也看到有人说要在Prompt里给出“如果找不到相关信息就回答不知道”的指令，但我加了之后模型动不动就说不知道，明明资料里有。想问问大家，RAG场景下的Prompt到底怎么设计比
小禾Coder手记
用Prompt让Claude写React组件，总是忽略我给的代码风格示例，怎么办？
最近在尝试用Claude辅助写一些React组件，我在Prompt里明确贴了一段项目现有的代码风格示例（比如用箭头函数、hooks写法、特定的命名规范），结果它生成的代码还是经常跑偏，比如用class组件或者混用其他风格。我试过在Prompt里写“严格按照示例风格”或者“模仿下面代码的写法”，但效果不太稳定。有没有什么技巧能让模型真的“记住”这个风格？还是说我给的示例不够典型？求有经验的大佬指点一
阿航Design手记
部署开源大模型时显存总不够，大家是怎么量化或剪枝的？
最近在试着部署一个13B的开源模型到单卡上做推理，结果发现哪怕模型刚加载完，显存就占了快30G，根本跑不起来。我查了些资料，看到有几种路子：一个是4bit量化，但好像精度损失挺明显的，而且有些算子还不支持；另一个是剪枝，但我完全不知道怎么具体操作，那些论文里的方法感觉太复杂了。
持续研究复盘实践笔记
MCP里用PyTorch做分布式训练，DDP老报错是咋回事？
最近在MCP上跑一个视觉模型，单卡没问题，一开DistributedDataParallel就疯狂报错，什么“进程组初始化失败”和“rank不匹配”交替出现。环境是MCP默认的PyTorch 1.13，8卡V100，代码基本照抄官方教程，只是把数据加载改成了自己的ImageFolder。试了torchrun和mp.spawn两种方式，都卡在init_process_group这一步。看日志好像和M
深度学习落地指南
求助：部署大模型后，prompt效果和本地完全不一样，怎么调？
最近在本地用Qwen2.5-7B跑一个任务，prompt调得挺顺的，结果部署到服务器上用vLLM加载后，同样的输入输出差很多，甚至有时候完全跑偏。查了资料说可能是采样参数不同，我已经把temperature和top_p都改成一样了，但还是不稳定。想请教一下各位，部署环境下prompt要额外注意什么？是不是模型量化或者批处理影响了生成风格？另外，有没有什么通用的迁移策略，比如加system prom
纸上问道
大佬们，Agent里多步推理时Prompt怎么控制输出格式才稳定？
最近在搭一个简单的Agent，用LLM做多步工具调用。我目前是在系统提示里写“请以JSON格式输出你的下一步操作”，但经常跑着跑着就崩了，有时候模型会多夹一段解释，有时候少个花括号，甚至直接开始自言自语。试过给few-shot例子，也试过把输出约束写得很死，但换个模型（比如从GPT-4换成Claude）又得重新调。想请教一下，大家在实际的Agent流程里，是用什么技巧让模型稳定输出结构化的控制指令
纸上问道
用LoRA微调7B模型后，推理结果反而变差了，是哪里出了问题？
最近在尝试用LoRA微调一个7B的基座模型（Qwen2.5-7B），用的数据集是自己整理的几百条客服问答对。训练时loss下降挺正常的，最后r=8，alpha=16，跑了3个epoch。但部署推理时发现，模型回答变得很“僵硬”，经常复现训练数据里的固定句式，甚至一些简单问题也答得颠三倒四，还不如没微调前的基座模型。 我怀疑是过拟合，但又觉得几百条数据不应该这么严重。有没有老哥遇到过类似情况？是
生产级大模型炼金室
MCP里用PyTorch做分布式训练，DDP总是卡住是啥情况？
刚接触MCP框架，想试着把之前写的单卡PyTorch模型改成多卡分布式训练。按文档配了torch.distributed.launch，也设了MASTER_ADDR和WORLD_SIZE，但一跑就卡在初始化那一块，日志里啥错误都没有，就是不动。我是在单机4卡上跑的，加了torchrun命令，别的参数应该都对了。有没有大佬遇到过类似问题？是不是MCP里的环境变量跟PyTorch的冲突了，还是我哪里漏
解决方案增长记
用Prompt调教GPT写代码，输出总是跑偏，求大佬指点调参思路
最近在做一个内部工具的原型，用GPT-4帮我生成Python脚本。我在Prompt里写了角色设定（资深Python工程师）、任务目标、输出格式要求，甚至给了一个示例代码模板。但每次输出的代码要么逻辑对但变量命名奇怪，要么结构完整但漏掉异常处理。比如我让它写一个处理CSV的脚本，它居然默认用户输入的文件一定存在。我已经试过加“请考虑边界情况”、“用try-except包裹”这类指令，但效果不稳定。是
认真成长前端修炼册
用Cursor写Python项目，AI老改错变量名怎么办？
最近在尝试用Cursor帮忙写一个小型数据分析项目，主要是pandas处理CSV文件。发现一个问题：AI经常自己“发明”变量名，比如我一开始定义了`df_raw`，它后面突然改成`df_clean`，然后整个代码就报错`NameError`。我试过在prompt里强调“保持变量一致”，但效果不太好。有时候它还会重命名我写好的函数，搞得我改了一下午。
小苏_DesignLab
用Prompt调大模型回答质量，感觉完全靠玄学，怎么系统化？
最近在做一个知识问答的demo，用GPT-4o和Claude试了好几种prompt写法，比如加角色设定、给few-shot例子、甚至调整指令的详细程度，但结果很不稳定。有时候给了明确格式要求，模型还是会跑偏；有时候加了“请用简洁语言回答”，反而输出更啰嗦。翻了一些教程说要用“思维链”，但试了感觉效果时好时坏。想请问有经验的朋友，Prompt工程到底有没有可复用的方法论？是不是得针对不同模型单独调？
隔壁数据人手记
向量数据库选Milvus还是Qdrant？各自有什么坑？
向量数据库选Milvus还是Qdrant？各自有什么坑？ 最近在这个方向上踩了不少坑，想听听大家的实际经验。
生产级智能体研究笔记
用Prompt调教大模型时，为什么加了“角色设定”反而效果变差了？
最近在做一个客服对话摘要的自动化工具，用的GPT-4。我按网上教程给模型设定了“你是一个资深客服主管，擅长总结对话重点”，但结果出来的摘要总是啰里八嗦，还自己脑补了一些没出现过的客诉细节。反而我用最简单的“请用三句话总结这段客服对话，只包含用户问题和处理结果”，效果更干净。是不是我角色设定写得太宽泛了？还是上下文里需要先给几个示例？求有经验的朋友指点一下，这“角色+指令”的权重到底怎么平衡啊？
喜欢复盘的算法人日常
用Prompt调教GPT写代码，结果它总爱加注释，怎么让它闭嘴？
最近在做一个小项目，想用GPT批量生成一些Python脚本。我写了详细prompt，比如“生成一个爬虫函数，抓取某电商商品标题和价格”，结果它每次都在代码里加上大段注释，什么“# 导入requests库”、“# 这里用BeautifulSoup解析HTML”……我明明没让它写注释啊！试过加“不要注释”或者“只输出代码”，但它还是偶尔冒一行注释，或者把注释写成文档字符串。有没有老哥遇到过？是不是因为
复盘增长记
用vLLM部署Qwen2.5做Agent，并发一高就OOM怎么办？
最近在折腾AI Agent，后端用vLLM部署了Qwen2.5-7B，本地测试单轮对话没问题。但一旦接入多用户并发（大概10个左右），服务就频繁报OOM，GPU显存直接爆了。我试过调低max_num_seqs和gpu_memory_utilization，但还是撑不住。是不是vLLM的paged attention在Agent场景下频繁切换上下文时反而更吃显存？还是说7B模型本身就不适合做多轮Ag
一只蜗牛研究AI日记
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