在RAG项目里用向量数据库，chunk大小到底怎么调才靠谱？
最近在做一个小型的RAG问答系统，用的是LangChain+Chroma，文档主要是技术手册和产品说明。我试了256、512、1024这几个chunk大小，但效果差别很大——小的chunk召回准确但信息不全，大的chunk信息全了但经常混进无关内容。另外还纠结要不要加重叠（overlap），加了感觉检索重复，不加又怕断句。想请教有经验的朋友，这个参数一般怎么根据文档类型和查询场景来调？有没有什么经
小白_DevLab
RAG检索到的都是片段，怎么让大模型回答得更连贯？
最近在搭一个简单的RAG系统，用LangChain+FAISS，文档是几篇技术博客。 问题是，检索出来的chunk经常是零散的段落，甚至句子被截断，大模型回答时感觉像是东拼西凑，逻辑有点跳跃。 我试过调chunk_size和overlap，但要么太长超限，要么信息还是碎。 有没有大佬分享下你们是怎么切分文本的？或者有没有什么策略让模型在多个片段里“抓主线”？ 目前用的是GPT-3.
保持好奇服务器修炼册
搞AI Agent卡在工具调用上了，有没有好用的开源框架推荐？
最近想用开源模型（比如Qwen2.5或者DeepSeek）搭一个能自动执行多步任务的Agent，比如写个脚本帮我查天气、订闹钟、发邮件这种。但写Tool Use的逻辑太痛苦了，手动解析模型输出的JSON经常格式不对，函数名字也对不上。试过LangChain，感觉太重了，配置一堆东西反而跑不起来。有没有轻量一点、开箱即用的方案？最好是能直接对接本地部署的开源模型，不用调OpenAI接口那种。或者有没
小林_CoderLab
VLLM部署Qwen2.5 7B，并发一高就OOM怎么办？
最近在搞一个内部工具的对话接口，用VLLM部署了Qwen2.5 7B，单次调用挺流畅的，但并发一上到10个请求左右就开始频繁OOM，直接Kill进程。我看配置里设了max_num_seqs=256，gpu_memory_utilization也调到了0.8，还是顶不住。是不是我模型加载方式不对？还是需要换量化版本？或者得拆成多个副本？求有经验的老哥指点一下，预算有限暂时上不了A100，就一张309
生产级机器学习拆解局
MCP工具链里写API调用，这步到底该谁负责？
最近在折腾MCP（模型上下文协议）的客户端实现，遇到个困惑。我看官方示例里，Agent调用工具时，是让LLM直接生成结构化参数，然后由客户端去调外部API。但实际写的时候发现，有些API返回值特别复杂，LLM理解起来明显吃力，经常解析错误或者漏字段。我在想，是不是应该把“调用API”这个步骤全塞到MCP工具里，让工具返回处理好的摘要给LLM？还是说保持“工具只负责传参，返回原始数据”这种纯代理模式
企业级模型部署实践者
用向量数据库做图片去重，准确率上不去，求大佬指点
最近在做一个图片去重的小项目，大概有10万张商品图，用了CLIP提取特征存到Milvus里，然后用余弦相似度做匹配去重。但发现很多肉眼看着明显不同的图（比如颜色差异很大的同款商品）也被判定为重复，召回率倒是高，但准确率只有60%出头。我试过调低阈值，但漏掉太多真的重复图。也试过换ResNet50的特征，效果更差。想问下大家，是不是向量维度太高了？还是说我需要先做图片预处理？或者像这种商品图去重，有
深度学习探索频道
RAG里把用户问题直接拼进prompt，效果反而比改写后更好？
最近自己在搭一个简单的RAG系统，用的开源embedding和LLM。看了不少教程都说要把用户query先做一下改写或者优化，比如提取关键词、补全上下文，再丢给LLM。但我试了几次，发现直接拿用户原话拼上检索到的文档片段，回答准确率反而更高，尤其是那种比较口语化的长尾问题。改写过后的prompt有时会丢失一些细节，或者LLM理解歪了。想请教一下大佬们，是不是我改写的方法不对？还是说对于某些场景，不
深度学习探索频道
部署7B大模型到服务器，显存明明够却报OOM，有老哥遇到过吗？
最近在折腾本地部署，用vLLM跑Qwen2.5-7B，服务器是两张RTX 4090（24G*2）。按说7B模型用FP16推理大概14G显存，加上KV Cache也够吧？但一启动就报CUDA OOM，试了调低max_num_seqs、换GQA，甚至只加载单卡，还是崩。后来看nvidia-smi发现显存被其他进程占了一部分，但就算全清空也只撑了半分钟。是不是我量化方式不对？或者vLLM版本太新有bug
代码工具箱
用MCP微调Llama时，工具调用老是崩，有谁踩过这个坑？
最近在尝试用MCP协议微调一个Llama 3.1 8B模型，主要想让模型学会调用几个自定义工具（比如查天气、算数学）。我用的是tgi和vllm后端，微调数据格式参照了官方工具调用示例，但实际跑推理时，模型要么调用参数格式不对，要么直接忽略工具选择自己编答案。调了temperature和top_p也没啥改善。是不是MCP的工具调用描述字段写得太简单了？或者微调时数据里工具调用轮次太少？有遇到类似问题
隔壁AI工程师手记
RAG里用系统提示词控格式总翻车，有没有更优雅的解法？
最近在搞一个基于RAG的文档问答，想把输出格式统一成“要点列表+来源引用”。我在系统提示词里写得很详细了，比如“请按照三点格式回答”，但结果还是经常跑偏——有时候模型自己加了一段总结，有时候引用格式乱掉。用的是GPT-4，温度调到了0.2，还试过把示例放在few-shot里，效果时好时坏。是不是我prompt写得太死板了？或者RAG的上下文太长，提示词被“稀释”了？有没有什么更稳的prompt设计
深度学习落地指南
用LangChain搭Agent做多步推理，为什么总卡在工具调用上？
最近在试着用LangChain搭一个简单的Agent，目标是让它根据用户查询，先调用搜索API查资料，再用Python工具做分析，最后给出结论。但实际跑起来经常出问题：比如第一次调用搜索工具返回结果后，Agent就不继续往下走了，直接输出搜索原文；或者在循环里反复调用同一个工具，跟死循环似的。我看了下日志，感觉是Prompt里的ReAct模板没写对，或者tool description不够清晰。网
持续研究项目管理实践笔记
RAG场景下微调Embedding模型，训练数据怎么构造最有效？
最近在做一个基于RAG的问答系统，用的开源Embedding模型，但发现检索出的top-5结果里，有些相关文档反而排得靠后。想试试微调一下模型，但卡在训练数据构造上：直接拿Q-A对去微调？还是需要构造query和doc的相似对？另外，正负样本的比例大概多少合适？有没有踩过坑的大佬指点一下，先谢过了！
小乔_Linux
用大模型做客服，prompt怎么写好才能不“胡说八道”？
最近在搞一个电商客服的demo，用的GPT-3.5，api直调那种。产品那边要求它回答商品库存、退换货政策这些，但我发现prompt写简单了它就开始乱编，比如“这个商品目前有货”但实际没货。试过加“只回答你确切知道的信息”，结果它直接回“我不清楚”连政策都不解释了。有没有大佬分享下实际项目里，怎么设计prompt结构让模型既准确又能结合上下文？比如要不要把知识库塞进去？或者用system mess
小乔_Linux
MCP里用Prompt控制工具调用顺序，总是无效是咋回事？
最近在试MCP（Model Context Protocol）的Prompt工程，想通过system prompt让AI按特定顺序调用两个工具：先查数据库获取用户信息，再根据结果调用API发通知。但实际跑起来，模型经常跳步骤，比如先调了API再查库，或者干脆两个同时调用。我试过用“必须”“依次”这些词约束，也试过在Prompt里写明确的if-then逻辑，但效果不稳定。是不是MCP的Prompt机
小乔_Linux
部署开源大模型后，Prompt写不好总答非所问，有啥技巧？
最近在本地部署了一个7B的开源模型（Qwen2.5），想搞个简单的知识助手。结果发现调Prompt比我想的难多了。比如我问“介绍一下公司产品”，它能扯到竞争对手的新闻上去，感觉像是上下文没理解对。有时候我加了“请基于以下资料回答”，它还是会跑偏，甚至重复生成无关的废话。我试过用角色设定和few-shot例子，但效果不稳定，有时候好有时候崩。是不是我Prompt结构有问题？或者模型太小了，对复杂指令
智能体探索频道
大佬们，vLLM部署Qwen2.5服务老报OOM，是我配置有问题吗？
最近在搞大模型部署，拿vLLM跑Qwen2.5-7B，单卡A100 80G，按照文档设了max_model_len=4096，gpu_memory_utilization=0.9。但跑几个并发请求就报CUDA out of memory，查日志说显存不足。我看别人同配置能跑32K长度，我这才4K就崩了。是不是我tensor_parallel_size设错了？或者需要调什么swap空间？求大佬指点，
周末写作小站
部署MCP服务时一直连不上Ollama，有大佬知道怎么配吗？
最近在折腾MCP服务，想着把本地跑的Ollama模型通过MCP协议暴露出来给其他应用调用。按照官方文档配了mcp.json，serverURL填的是http://localhost:11434，但客户端总是报“connection refused”。我Ollama服务是正常启动的，用curl测过能返回模型列表。是不是MCP需要单独装什么插件？还是说Ollama默认的API接口不能直接对接MCP？另
生产级Agent工具箱
RAG系统里检索到的文档太多太杂，怎么控制召回质量？
最近在做RAG的demo，用的是LangChain+OpenAI的embedding，配合Chroma做向量库。但发现一个问题：每次查询检索出来的top-k文档数量太多，而且很多是相关性不高的片段，导致最后生成的结果像在拼凑信息，不够准确。试过调整chunk size和overlap，效果不明显。也想过用MMR（最大边际相关性）算法去重，但感觉还是不够精细。想问下大家，一般怎么控制召回的准确率？比
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