RAG检索出来的内容是对的，但大模型回答时总爱自己编，怎么破？
最近在本地部署了一套RAG问答系统，用的是bge-m3做embedding，向量库是Milvus，生成模型是Qwen2.5-7B-Instruct。检索环节测试过，top3能召回正确文档片段，但把context拼进prompt后，模型经常忽略检索内容，按自己训练时的记忆去答，甚至编造一些文档里没有的细节。试过调temperature=0.1、在prompt里加“仅根据以下内容回答”，效果都不稳定。
认真成长前端修炼册
RAG做多轮对话时，历史上下文到底该怎么塞才不崩？
最近在做一个基于RAG的客服Agent，单轮问答效果还行，但一涉及多轮就拉胯。比如用户先问“A产品的退货政策”，接着问“那B产品呢”，检索时经常把A的文档也召回，或者干脆丢失指代。试过把历史对话拼进query改写，但token一多模型就开始胡言乱语。也试过只保留最近两轮，结果指代又断了。想问问大家在实际项目里，多轮RAG的query改写和检索过滤到底怎么配合？有没有比较稳的工程方案，还是说只能靠加
持续研究项目管理实践笔记
第一次用vLLM部署Qwen2.5-7B，并发一上来就OOM，是我参数没调对吗？
最近在实验室的A100 40G上试着用vLLM部署Qwen2.5-7B-Instruct，想跑个简单的API服务。模型加载没问题，但用ab压测时，并发到10左右显存就爆了，日志报CUDA out of memory。我试过把gpu_memory_utilization从0.9降到0.7，max_model_len从8192降到4096，情况好一点但还是扛不住稍高并发。看官方文档说PagedAtte
持续研究品牌工作台
Claude Code和Cursor Agent模式到底该怎么选？用了一周还是没搞明白
最近在做一个Next.js的后台项目，想用AI Agent帮我写完整的CRUD模块。试了Cursor的Agent模式，它能自动创建多个文件、跑命令，但有时候改着改着就把我原来的代码逻辑搞乱了，回滚都费劲。后来又试了Claude Code，终端里跑确实灵活，但每次都要手动确认一堆操作，效率反而低了。想问问大家实际项目里是怎么选的？是不是我用法不对？有没有什么最佳实践或者避坑经验？
猞猁偶尔重构
LangChain做Agent老是陷入死循环，是我prompt的问题还是框架本身的坑？
最近在做一个基于GPT-4的Agent，用LangChain的ReAct模式，给它接了搜索和计算器两个工具。跑简单任务还行，但稍微复杂一点（比如让它查完数据再做个多步推理）就开始反复调同一个工具，明明已经拿到结果了还在那绕圈，最后token烧完了也没输出。我试过在prompt里加“不要重复调用”，也调了max_iterations，但感觉治标不治本。看网上有人说换成函数调用会好点，也有人直接不用框
实战派多模态构建者
RAG做多轮对话时，历史检索结果要不要一起塞进上下文？效果反而变差了
最近在做一个基于RAG的客服Agent，支持多轮对话。我的做法是每轮都把历史对话和之前检索到的文档片段一起拼进prompt里，想着这样能保持上下文连贯。但实际跑下来发现，多轮之后回答质量明显下降，模型经常被前面几轮的旧文档带偏，明明新一轮的问题需要新的知识，它却还在引用老内容。试过只保留最近一轮的检索结果，又感觉丢了上下文。想问下大家一般怎么处理历史检索结果和当前query的关系？有没有什么好的裁
实战派NLP工程手记
想用本地大模型搭个Agent，但部署这块卡住了，求指路
最近在试着做一个能调用工具的个人助手Agent，主要跑一些文件整理和日程查询的任务。本来想直接用API，但考虑到隐私和长期成本，还是想试试本地部署。硬件是单卡4090，看了Llama3和Qwen的量化版本，但部署方案太多了——Ollama、vLLM、llama.cpp、TGI，完全不知道选哪个。另外Agent对函数调用和长上下文要求比较高，是不是得专门挑支持Function Calling的模型？
阿运维人日常
RAG检索效果差，是不是我chunk切得有问题？求指点
最近在搭一个本地知识库问答，用LangChain + bge-small-zh + Chroma，文档主要是PDF技术手册。切块用的RecursiveCharacterTextSplitter，chunk_size=500，overlap=50。但检索出来的片段经常答非所问，要么是半句话被切断，要么召回了不相关的表格内容。试过调大chunk_size到1000，效果更差了，检索回来的全是废话。想问
生产级推理加速案例库
PyTorch 2.x 的 compile 和 Agent 结合时，为什么一调用工具就重新编译？
最近在做一个基于 LangChain 的 Agent，底层用 PyTorch 2.1 推理，想用 torch.compile 加速模型前向。但发现 Agent 每次调用不同工具、拼不同 prompt 时，输入 shape 变来变去，compile 就反复触发重新编译，日志里全是 recompiling，速度反而比 eager 还慢。我试过 dynamic shape 和 mark_dynamic，
猞猁偶尔重构
刚入门LLM微调，LoRA和全量微调到底怎么选才不踩坑？
最近在做一个垂直领域的问答助手，手头只有一张3090，想用LLaMA-Factory微调一个7B的模型。看了好多教程，有说LoRA省显存效果也不错的，也有说全量微调效果更好的。我试了下LoRA，r设的8，但感觉模型在专业术语上还是容易胡说八道。想问问大家，如果数据量大概5000条左右，任务比较垂直，到底是继续调LoRA的参数（比如调大r或者alpha），还是咬咬牙上全量微调？另外全量微调的话，单卡
野生Java玩家手记
RAG检索出来的内容明明相关，但LLM回答还是胡编，问题出在哪？
最近在做一个企业知识库的RAG系统，用的LangChain + Chroma，embedding是bge-large-zh。检索阶段top3的chunk看着都挺相关的，但把context塞给GPT-4后，模型有时候还是忽略检索内容自己编答案，尤其是问一些流程类问题的时候。试过在prompt里强调“只根据以下内容回答”，效果不太稳定。想问问大家，这种情况一般是检索的问题还是生成的问题？有没有什么排查
一只鲸鱼会做产品
向量数据库选型求助，Milvus和Chroma到底该怎么选？
最近在做一个本地知识库的RAG小项目，文档量大概几万条，用的是LangChain + OpenAI的embedding。一开始图省事直接用了Chroma，本地跑起来确实方便，但数据量一上来查询就有点慢，而且持久化那块总感觉不太稳。后来看了下Milvus，功能确实强大，但部署感觉好重，还要搞etcd、MinIO那一套，对我这种单机开发有点劝退。想问问大家，这种中小规模场景到底该用哪个？有没有更轻量又
队列等待重构的程序员
PyTorch 2.x 的 torch.compile 在 Agent 多轮推理场景下真的能加速吗？
最近在做一个基于 ReAct 范式的 Agent 项目，底层用 PyTorch 2.1 + torch.compile 想优化推理速度。但发现 Agent 每轮都要根据上一步的 observation 动态构造 prompt 重新推理，输入 shape 和计算图一直在变，torch.compile 好像一直在触发 recompile，日志里全是 guard failure。试过 dynamic=T
一只企鹅追着需求跑日记
RAG检索出来的内容明明很相关，但生成答案时模型就是不用，怎么破？
最近在做一个企业内部知识库的RAG系统，向量库用的Milvus，embedding是bge-large-zh，检索top5的chunk人工看了确实和问题高度相关。但喂给Qwen-7B之后，模型要么答得很泛，要么直接说“根据已知信息无法回答”，明明答案就在检索结果里。试过调prompt让模型“必须基于上下文回答”，效果也不稳定。想问下大家，这种检索对但生成不用的问题，一般从哪个环节排查？是promp
持续迭代商业成长记
开源Agent框架选哪个好？LangChain、AutoGen还是CrewAI，有点迷茫
最近想自己搭一个AI Agent做本地知识库问答，顺便能调用几个工具查天气、搜网页。看了LangChain、AutoGen、CrewAI这几个开源框架，越看越纠结。LangChain生态全但感觉封装太重，AutoGen多Agent对话很酷但文档看得我头大，CrewAI好像轻量些但社区还比较小。我目前用的是Qwen2.5-7B本地部署，想问问大家实际项目里哪个上手快、坑少一点？有没有踩过雷的分享一下
阿Linux玩家手记
MCP 专区里向量数据库到底该怎么选？Milvus、Qdrant 还是 Chroma 有点纠结
最近在做一个基于 MCP 的本地知识库小项目，想把文档切块后存入向量数据库，再通过 MCP server 暴露检索接口给 Claude Desktop 用。目前试了 Chroma，上手确实快，但数据量到几万条之后感觉查询有点慢，而且持久化配置老是踩坑。看社区里有人推荐 Qdrant 和 Milvus，但 Milvus 感觉部署太重了，Qdrant 的 MCP 集成资料又不太多。想问问大家在 MCP
云端写码录
3090单卡部署Qwen2.5-32B，量化到4bit后显存还是不够，大家怎么配的？
手头只有一张3090 24G，想本地跑Qwen2.5-32B做点知识库问答。试了GPTQ-Int4和AWQ，加载完模型显存就占了22G多，稍微长一点的上下文直接OOM。看网上有人说能跑，但没给具体配置。是不是得开CPU offload？那速度又慢得没法用。或者换llama.cpp的GGUF格式会好点？有没有实际部署过的老哥分享下参数和实测速度，感谢！
云端蜗牛研究AI日记
RAG检索召回率上不去，是我的embedding模型选错了还是chunk策略有问题？
最近在做一个企业内部知识库的RAG系统，文档主要是PDF格式的技术手册和产品文档，大概几千页。目前用的langchain + ChromaDB，embedding用的text-embedding-ada-002，chunk_size设的1000，overlap 200。但实际测试的时候发现，很多问题明明文档里有答案，但检索出来的片段就是不对，召回率大概只有60%左右。试过调chunk_size到5
阿洛_Dev手记
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