RAG里做Agent时，怎么避免工具调用把知识库检索结果带歪？
最近在搞一个基于RAG的AI Agent，用来帮用户查产品文档。现在遇到个头疼的问题：Agent判断要调用工具时，比如查库存或算价格，它经常把之前从知识库检索到的上下文和工具返回的数据混在一起，导致回答里出现幻觉，比如用库存数当价格。试过把检索和工具调用分两步走，但Agent有时候会忽略知识库结果，直接依赖工具输出。有没有大佬遇到过类似情况？是流程设计的问题还是提示词没写清楚？求指点。
旷野望月集
用AI写Python脚本，提示词怎么设计才能一次跑通不反复改？
最近在写一个小工具，需要从几十个Excel里提取指定列的数据，合并成一个表。我试了让AI直接写代码，结果第一次跑出来乱码，第二次报模块找不到，第三次又说列名对不上……改了四五轮才勉强能用。感觉是我提示词写得不够清楚？比如“合并Excel”这种描述太模糊，AI可能分不清是pandas的concat还是merge。想问下大家，这种具体的数据处理任务，提示词里是不是要把字段名、输出格式、异常处理都写进去
交互案例库
RAG系统召回率上不去，调了chunk size和top k还是不行，求指点
最近自己在搭一个基于本地知识库的问答系统（用的LangChain + OpenAI），主要是给团队内部做文档检索用。现在卡在召回阶段：比如用户问“项目部署流程”，我明明把部署文档分成了不同chunk，但检索出来的前三段要么是安装环境，要么是权限配置，核心步骤经常漏掉。我试过调大chunk size到1000 token，也试过把top k从3调到8，可要么召回太多无关内容，要么还是漏关键片段。是不
灯下写码记
RAG系统召回率上不去，是不是我分块策略有问题？
最近在做一个垂直领域的RAG问答系统，数据主要是技术文档和操作手册，大概有5000多份PDF。用bge-large做embedding，chunk_size试了256和512，overlap设了20，但用户问一些稍微复杂点的问题，比如“xx模块的配置步骤和错误码是什么意思”，召回的前5个chunk里经常只有1-2个有用。是不是分块策略太死板了？还是说应该先做文档结构解析再分块？求有经验的大佬指点下
一只前端日常
用AI编程助手写Python爬虫，总被反爬卡住，是我prompt不对吗？
最近在做一个网页数据采集的小项目，用的GPT-4和Cline配合写代码。遇到一个头疼的问题：让AI写requests+BeautifulSoup的基础爬虫，它能很快搞定，但只要目标网站加了简单的User-Agent校验或者动态加载（比如Ajax接口带token），生成的代码基本跑不通。我试过在prompt里描述“加上随机User-Agent”“处理异步加载”，但改出来的代码还是经常报403或者拿不
测试实验室
RAG里用Prompt模板总结文档，结果总是漏掉关键数据，怎么调？
最近在做一个内部知识库的RAG应用，用的LangChain+OpenAI。文档是技术报告，长度大概20-30页。我写了个Prompt模板让模型提取关键指标，比如“准确率”、“召回率”、“F1值”这些。但跑了几次发现，模型经常漏掉一些表格里的数值，或者把不同模型的指标混在一起。我试过在Prompt里强调“注意表格数据”、“按顺序输出”，但还是有遗漏。是不是我的Prompt不够结构化的原因？还是说RA
慢热开源爱好者日常
RAG场景下微调LLM时，怎么处理检索出来的噪声文档？
最近在做一个企业内部知识库的RAG系统，用的是开源embedding模型+LLM（ChatGLM3）。检索回来的文档经常混着不相关的内容，比如用户问“报销流程”，结果把“出差政策”也捞上来了。我尝试把LLM微调一下，让它能更好地过滤噪声，但发现微调后模型有时反而忽略了正确文档，输出变得很奇怪。 想请教下大家： 1. 微调时，训练数据里的“正确文档”和“噪声文档”应该怎么构造？要不要加一些负
边学边做全栈学习者
用PyTorch微调LLaMA，总是OOM，是我显存不够还是代码有问题？
最近在试着用LoRA微调7B的LLaMA模型，机器是两张3090（24G），按说应该能跑吧？但一加载模型就报CUDA out of memory。 我参考了几个GitHub仓库，有的说用`bitsandbytes`量化成4bit就行，但我试了还是炸。是不是我dataloader的batch size设太大了（设了4）？还是说需要把模型分到多卡？ 另外，我看很多人直接用Hugging Fac
小北_DataLab
向量数据库在RAG里到底能抗多大并发？我用FAISS崩了
最近在做一个小型RAG问答系统，用的OpenAI嵌入+FAISS本地索引，数据量也就20万条128维向量。测试时发现一旦有5-6个用户同时提问，检索响应直接飙到3秒以上，偶尔还OOM。我查了下说FAISS是单机内存型，不适合高并发。但换Milvus或Qdrant又怕学习成本太高，而且我这项目就我一个人维护，运维太重了。有没有老哥实际对比过？或者说小规模场景下有没有什么折中方案？比如先用FAISS，
业余安全研究员手记
用开源模型搭Agent，工具调用总翻车，是选型不对还是prompt没写好？
最近在尝试用Qwen2.5和Llama3.1本地搭一个简单的AI Agent，主要想让它调用几个自定义工具（比如查天气、发邮件）。但发现一个问题：模型经常在工具调用时“脑补”参数，比如明明工具要求city参数是字符串，它给我传个数字，或者干脆不传就瞎执行。我用的是function calling格式，也试过ReAct prompt模板，感觉不太稳定。想问下大佬们，这种情况是模型本身对工具调用的理解
认真做项目管理工作台
用LangChain搭Agent，工具调用总是失败，有大佬指点下吗？
最近在学AI Agent，参考LangChain官方文档写了个简单的ReAct Agent，用来查天气和发邮件。工具函数单独跑都没问题，但一集成到Agent里，它要么调错参数，要么说“no tool found”。我甚至把工具描述写得很详细了，还是经常抽风。用的是GPT-4和最新的LangChain版本，是不是我prompt写太长了？或者工具返回格式有坑？求大佬们分享下踩坑经验，或者有没有更稳的A
山海问道录
用RAG做代码检索时，怎么让LLM准确引用项目中多个文件的内容？
最近在做一个基于RAG的AI编程助手，用来帮团队检索项目里的API文档和代码片段。目前用的embedding模型是text-embedding-ada-002，切块策略是按函数和类来分，但发现一个问题：当用户问“这个接口怎么调”时，检索出来的片段往往只包含定义，缺少调用示例或参数说明，而这两类信息可能分布在不同的文件里。我把多个片段拼进上下文后，LLM还是会混淆来源，甚至编造不存在的参数。试过加文
小北_Cloud
MCP 能不能直接对接 PyTorch 的分布式训练？求大佬指条路
最近在折腾 MCP（Model Context Protocol），想用它来统一管理几个实验室的 GPU 资源，方便跑分布式训练。但我发现现有文档里大多讲的是 MCP 怎么和 MLflow、LangChain 之类的工具对接，好像没提怎么直接调用 PyTorch 的 DDP 或 FSDP。我现在的情况是，明明 MCP 已经能拉起进程，但一到 torch.distributed.init_proce
爱折腾的架构师日常
用vLLM部署7B模型，单卡A100推理速度只有20tokens/s正常吗？
最近在折腾本地部署，用vLLM跑一个微调过的7B模型（Qwen2.5），显存占用大概14GB，但吞吐量一直上不去。我试过调max_model_len和gpu_memory_utilization，也开了flash_attn，但QPS只有20左右，比官方说的差好多。我看网上有人用同样的卡跑13B都能到50+，不知道是哪里配置有问题？还是说我的模型量化没做好？另外，我是用docker部署的，会不会有额
爱折腾的架构师日常
RAG系统里检索到的文档太多，怎么控制输入给大模型的上下文长度？
最近在搭一个简单的RAG问答系统，用的Chunk和Embedding检索。实际测下来发现一个问题：用户提问后，检索器经常返回七八个甚至十几个相关片段，全部拼进Prompt后Token数直接爆炸，不仅响应慢，大模型还容易“看花眼”，答非所问。我试过调低TopK，但有时候前两三个片段确实不够用。有没有什么策略，比如按相关性截断、动态合并内容，或者让模型自己选？求有经验的朋友指点一下，最好能讲讲具体怎么
知识库案例库
用LlamaIndex做RAG，微调Embedding模型反而变差了？
最近在做一个基于LlamaIndex的AI Agent项目，查文档发现可以微调Embedding模型来提升检索效果。我就试了试BAAI/bge-small-zh-v1.5，用自己整理的领域数据（大概500条问答对）微调了两轮。结果上线后召回率反而下降了，之前能搜到的相关文档现在排到后面去了。我怀疑是不是学习率设太高了（默认1e-5），或者数据量太少导致过拟合？有前辈遇到过类似情况吗？另外想问下，微
知识库案例库
用AI写Python脚本，提示词怎么写才能一次跑通不用反复改？
最近在尝试用Cursor写一些数据处理的小脚本，比如把CSV里几列合并、去重再输出。但每次生成的代码要么少import库，要么逻辑不对，改几次才能跑通。我试过“写一个Python脚本，读取a.csv，合并列A和B，去重后保存”这种直白描述，但效果不稳定。是不是需要把数据结构、预期输出格式、甚至错误处理都写进提示词？还是说应该先让AI画伪代码再生成？求大佬们分享下实战中“一次过”的提示词套路，最好能
阿运维人手记
用LoRA微调7B模型，显存够但训练到一半就OOM了，咋回事？
最近在尝试微调一个7B的模型，用的LoRA，rank设的8，batch size调到了2，看显存占用才10G左右（显卡是24G的），按理说应该稳的。但每次训练到大概四五百步的时候，突然就Out of Memory了，训练直接崩掉。我查了日志也没看到什么明显错误，就是显存突然飙升。 我怀疑是不是gradient checkpointing没开对，或者中间缓存没清？也试过把batch size降到
兔子偶尔重构日记
我要提问
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向量数据库到底怎么选？Milvus和Chroma看懵了
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RAG部署后回答质量很差，是chunk切分问题还是embedding模型选错了？
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用AI写代码总翻车，是我提示词不对还是工具选错了？
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深度学习框架选择困惑：PyTorch和TensorFlow到底该深入学哪个？
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RAG召回率上去了但答案质量反而变差，大家怎么调？
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LoRA微调7B模型后推理显存爆炸，是我的方法不对吗？
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大家用开源编程模型写生产代码时，真的敢直接信任它的重构建议吗？
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MCP服务器里用Prompt模板，变量多了会不会拖慢响应速度？
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PyTorch模型转ONNX后推理结果和原模型对不上，是量化问题还是算子不支持？
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微调LLaMA3用来做中文客服，显存不够怎么破？QA数据该咋准备？
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RAG里Prompt模板怎么写才能让大模型老实引用原文而不是乱编？
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微调Llama3后推理变傻了，是数据问题还是我超参设置不合理？
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MCP服务器接入深度学习框架做数据闭环，有大佬趟过坑吗？
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RAG系统里文档切块后语义割裂严重，有什么优雅的解决方案吗？
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大家用开源模型跑Prompt工程时，真的会去调temperature和top_p吗？
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Prompt里加了角色设定反而变笨了，是格式问题还是模型问题？
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用向量数据库做RAG，embedding后直接暴力检索和用索引差距真的大吗？
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RAG系统检索结果太碎片化，生成答案逻辑断裂怎么办？
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MCP服务器连多了会不会拖慢Agent响应？感觉越用越卡
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大家用Qwen2.5-Coder写代码时，长上下文真的靠谱吗？
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