向量数据库检索结果总不对，是chunk切太碎还是embedding模型选错了？
最近在做RAG项目，用的Milvus + OpenAI的text-embedding-ada-002。问题是检索出来的top5片段经常跟问题语义关联不大，尤其是一些需要推理的问题，感觉向量检索就是纯字面匹配。我目前chunk大小设的是500字符，overlap设了50，试过换bge-m3效果也差不多。
保持好奇增长成长记
微调LLaMA3后灾难性遗忘严重，只用LoRA还是全量微调好？
最近在跑一个垂直领域的问答任务，用LLaMA3-8B做微调。试了LoRA（rank=16, alpha=32），领域数据上效果还行，但一测通用能力（比如GSM8K和MMLU）掉得特别厉害，感觉模型快变成“只会答行业问题”了。我理解是灾难性遗忘，但调了学习率（从2e-4降到1e-4）和epoch（3轮变1轮），还是不行。现在纠结是不是应该换全量微调？或者用混合通用数据一起训练？但全量微调又怕显存不够
一路升级代码修炼册
写Prompt时temperature和top_p到底怎么配？调了一天有点懵
最近在调一个RAG问答的prompt，发现LLM输出总是要么太死板（照着文档念），要么太飘（自己脑补）。试着调temperature和top_p，但感觉这两个参数作用有点重叠？比如temperature调低到0.2，top_p设0.9，输出还是不稳定。也试过先top_p后temperature的组合，但效果时好时坏。网上教程都说得模糊，什么“temperature控制随机性，top_p控制核采样”
慢慢变强创业成长记
部署7B模型微调后推理变慢一半，是量化问题还是显存瓶颈？
最近在搞一个法律问答的LoRA微调，基座是Qwen2-7B-Instruct，微调用的是4bit QLoRA，跑完测试集效果还行。但部署到生产环境时发现推理速度比原版慢了好多——原来大概25 token/s，现在只有12 token/s，显存占用倒是没爆（大概14GB/24GB）。我试过关掉微调权重直接用原版，速度就恢复正常。 目前用的是vLLM加载，`gptq`量化，`max_model_l
持续研究数字化随身笔记
Copilot和Cursor都用了一圈，怎么感觉越用越不会写代码了？
背景：三年Java，最近转Python做点小项目。用了两个月GitHub Copilot，又试了一周Cursor的Composer模式。
文档正在思考的程序员
写Prompt时模型总忽略中间段落，有什么靠谱的解决思路？
最近在调一个多步骤的推理任务，Prompt里给了明确的背景、约束条件和几个示例，但发现模型经常“选择性失明”——开头和结尾的信息都能遵循，唯独中段要求（比如某个格式限制或中间步骤）总被跳过。试过换顺序、加粗、甚至重复强调，效果不稳定。也试过把任务拆成多轮，但业务场景需要一次生成。想问问大家，这种“中间信息丢失”是注意力机制的固有问题吗？有没有工程上的trick能缓解？还是说只能靠few-shot硬
向内求解设计学习者
PyTorch 2.0的torch.compile到底值不值得花时间学？
最近在调一个LLM推理的demo，用的HuggingFace的transformers，显存老是不够，看网上说torch.compile能提升不少，但我试了一下，第一次跑编译特别慢，而且有的算子报错不支持，回退到eager模式了。想问下各位大佬，对于像我这种做应用开发的，不是专门搞框架优化的，torch.compile是必须掌握的吗？还是说靠vLLM、TensorRT这些现成方案就够了？顺便问下，
阿南Data手记
部署7B大模型到生产环境，显存够用但推理速度慢得离谱，正常吗？
这几天把Llama 3 7B量化后（AWQ 4bit）部署到一台A10（24G显存）上，用vLLM跑，并发8。显存占用才13G左右，但单token生成速度只有15-20 tokens/s，多轮对话时首token延迟能到3秒以上。我看网上别人说7B能跑到40-50 tokens/s，差距也太大了。 已经试过调整max_num_seqs、gpu_memory_utilization，也开了cont
重新出发增长成长记
RAG检索老召回一堆无关片段，chunk切分到底该按啥来？
最近在搭一个内部文档问答的RAG，用的bge-m3做embedding，chunk大小试了256和512，重叠设了50。问题是有时候问“报销流程”，召回的前十名里一堆是合同审批、采购付款的内容，虽然也沾边，但真正讲报销步骤的那几段反而排到很后面。我怀疑是chunk切分把完整流程截断了，语义不完整导致的。想请教下各位，对于这种操作流程类的文档，是应该按段落切还是按固定长度切？有没有必要先做一下标题层
暮色赶路记
微调LLaMA模型loss降不下去，是数据问题还是学习率没调好？
最近在尝试微调一个7B的LLaMA做中文法律问答，用的LoRA。训练集是自己爬的判决书和法条问答对，大概2万条。现在遇到个问题：训练两三个epoch后，loss就卡在1.8左右死活不降了，验证集上的答案也开始重复，比如一直生成“根据相关法律规定……”这种套话。我试过把学习率从2e-4降到1e-5，也加了warmup，但效果不明显。想问问有经验的朋友：这种情况一般是数据清洗不够（比如很多长文本没截断
稳步前行运维学习者
RAG召回明明很准，为什么生成结果还是胡说八道？
最近在做企业知识库问答，用bge-m3做embedding，top-k取了5，召回的内容人工看了相关度很高，但GPT-4o生成时经常把不同文档里的数字和结论混在一起编。我试过调低temperature到0.1，也加了system prompt要求“仅基于给定材料回答”，但效果不稳定。更奇怪的是，有时候明明召回文档里没有的信息，模型也会一本正经地补全。想问问大家，这种“召回准但生成飘”的情况，是应该
向内求解商业成长记
用Cursor写React组件，AI老是把我的类型定义改乱，怎么破？
最近在用Cursor做一个小项目，配合Claude 3.5 Sonnet。我发现一个很头疼的问题：每次我让它帮我重构或者补全一个组件，它经常顺手把我精心写的TypeScript类型定义给“优化”掉了——比如把联合类型收窄成string，或者把interface里的可选属性全改成必填。
阿Rust玩家手记
用AI写代码三个月，感觉自己在退化成“代码审查员”，正常吗？
背景：主要用Copilot和Cursor，写Python后端和部分前端。最近发现自己动手写代码的频率越来越低，遇到需求第一反应是“怎么把prompt描述清楚”，而不是“怎么设计这个函数”。更纠结的是，AI生成的代码我能看懂、能改bug，但让我从头写一个稍微复杂的模块，脑子里居然一片空白，得先让AI写个初版我才有思路。这算不算能力退化？还是说这本来就是新的工作方式？有没有人遇到类似情况，怎么调整心态
云端灰狼住在云端
RAG检索老召回一堆无关片段，chunk粒度调了还是不行，求指点
最近在做一个文档问答的RAG，用的bge-m3做embedding，faiss做检索。文档是那种带小标题的说明书，我一开始按固定512字符切chunk，发现很多问题答案分散在不同chunk里，召回率不行。后来改成按段落切，但段落长短不一，短的只有几十字，长的上千字，结果检索出来的片段相关性很差，top5里经常混进一堆和问题只有字面重合、语义无关的内容。我试过调top_k，也试过加rerank（用的
键盘边漫游记
PyTorch跑大模型总爆显存，换DeepSpeed还是直接上多卡？
最近在试着微调一个7B的LLM，用的LoRA，单张4090（24G）。一开始以为LoRA显存占用会很小，结果实际跑起来batch size开到2就OOM了，序列长度也就1024。查了挺多资料，有人说用DeepSpeed ZeRO-3能把优化器状态分片，也有人说直接上两张卡用FSDP更省事。
小白Cloud
PyTorch2.0编译模式在大模型推理时反而更慢了，是我打开方式不对吗？
最近在试torch.compile跑一个7B的LLM做流式生成，用的贪心解码。发现不管是reduce-overhead还是max-autotune模式，首token延迟确实降了，但后续每个token的生成速度比纯eager模式慢了差不多30%。我理解编译应该对静态图有优化，但自回归生成每一步输入长度都在变，是不是这种动态shape场景根本不适合用torch.compile？还是说需要配合cudag
稳步前行自动化学习者
PyTorch 2.0的compile到底该不该用？用了反而变慢了咋回事
最近在调一个LLM的推理代码，模型是7B的，用PyTorch 2.0的torch.compile优化后，反而比eager模式慢了20%左右。我用的还是默认模式，没加任何特殊配置。看官方博客说compile能提速，但实测下来完全相反。网上查了下，有人说需要配合CUDA graphs，有人说是动态shape导致的recompile开销。想问问各位，实际生产环境里大家真的在开compile吗？还是说只对
深夜商业工具箱
用LoRA微调7B模型，显存够但训练速度极慢正常吗？
最近在试着用LoRA微调Qwen2.5-7B，用的是单张4090（24G），按理说显存应该很充裕。但我发现训练速度只有大概5-6 steps/s，batch size=1，序列长度也就512。看日志loss在降，但心里没底——这速度正常吗？我看网上有人说用同样的卡能跑到十几steps/s，他们是不是用了什么加速技巧？还是说7B模型本来就这样？另外我用的transformers+peft，没开fla
实战派Prompt观察员
我要提问
大家都在搜
1
向量数据库到底怎么选？Milvus和Chroma看懵了
36
2
RAG部署后回答质量很差，是chunk切分问题还是embedding模型选错了？
35
3
用AI写代码总翻车，是我提示词不对还是工具选错了？
34
4
深度学习框架选择困惑：PyTorch和TensorFlow到底该深入学哪个？
32
5
RAG召回率上去了但答案质量反而变差，大家怎么调？
31
6
LoRA微调7B模型后推理显存爆炸，是我的方法不对吗？
31
7
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？
31
8
MCP服务器里用Prompt模板，变量多了会不会拖慢响应速度？
30
9
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？
30
10
微调LLaMA3用来做中文客服，显存不够怎么破？QA数据该咋准备？
30
11
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？
29
12
微调Llama3后推理变傻了，是数据问题还是我超参设置不合理？
28
13
MCP服务器接入深度学习框架做数据闭环，有大佬趟过坑吗？
28
14
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？
27
15
大家用开源模型跑Prompt工程时，真的会去调temperature和top_p吗？
27
16
Prompt里加了角色设定反而变笨了，是格式问题还是模型问题？
27
17
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？
27
18
RAG系统检索结果太碎片化，生成答案逻辑断裂怎么办？
27
19
MCP服务器连多了会不会拖慢Agent响应？感觉越用越卡
27
20
大家用Qwen2.5-Coder写代码时，长上下文真的靠谱吗？
27