RAG检索出来的内容明明很相关，但生成答案时模型还是答非所问，是我哪里没调好吗？
最近在做一个企业知识库的RAG项目，用LangChain + Chroma，embedding用的bge-large-zh，检索top5。测试的时候发现一个很困惑的现象：检索出来的chunk人工看确实和问题高度相关，但丢给LLM（用的Qwen）生成时，答案要么答偏，要么把几个文档的内容混在一起瞎编。prompt也试过“只根据以下上下文回答”，效果还是不稳定。想问问大家，这种情况一般是检索的问题还是
长期主义架构学习者
想用一张3090部署Qwen2.5-14B做本地知识库问答，为什么推理速度这么慢？
最近在搞一个本地知识库问答的小项目，硬件只有一张3090 24G。模型选了Qwen2.5-14B-Instruct，用vLLM部署，量化用的GPTQ-Int4。但实际跑起来，并发一高（也就3-4个人同时问），首token延迟直接飙到3-4秒，吐字速度也掉到十几token/s。看GPU显存占用也就18G左右，没爆。试过调gpu_memory_utilization和max_model_len，效果不
老陈Python手记
向量数据库选型求助，Milvus和Qdrant到底怎么选？
最近在做一个RAG的小项目，文档量大概几十万条，用OpenAI的embedding接口生成向量。刚开始用FAISS本地跑，但数据一多内存就扛不住了，而且没法多进程共享。想换成独立的向量数据库，看了一圈在Milvus和Qdrant之间纠结。Milvus功能全但部署好像挺重的，Qdrant据说轻量一些。有没有实际用过的老哥说说，单机场景下哪个更省心？另外索引参数这块也不太会调，HNSW的ef和M参数一
阿哲ProductLab
微调LLaMA做垂直领域客服，loss降到0.3但回答全是套话怎么办？
最近在做一个法律咨询的客服机器人，用LoRA微调LLaMA-2-7B，数据集大概8000条问答对，格式是Alpaca那种。训练了3个epoch，loss从1.2降到0.3左右，但推理的时候发现模型回答特别模板化，翻来覆去就那几句话，完全没有数据集里的那种详细分析。试过调temperature和top_p，效果不大。是不是过拟合了？还是数据格式或者prompt有问题？有没有做过类似项目的老哥指点一下
认真成长云原生成长记
RAG检索出来的内容都对，但LLM回答总是跑偏，问题出在哪？
最近在做一个企业知识库的RAG项目，用LangChain + bge-large-zh + ChatGLM3。向量库用的Milvus，top_k设的5，检索出来的chunk肉眼看着都挺相关的，但喂给LLM之后，回答要么答非所问，要么把好几个文档的内容混在一起胡说。试过调temperature、换prompt模板，效果都不稳定。有没有做过类似项目的老哥指点一下，到底是检索的问题还是生成的问题？该怎么
会写字的数据人
微调LLaMA时loss降到0.5就下不去了，是数据问题还是参数没调对？
最近在用自己的领域数据微调LLaMA-7B，大概2万条样本，用的LoRA，r=8，lora_alpha=16，学习率2e-4，跑了3个epoch。训练loss从2.3降到0.5左右就基本不动了，但推理时发现模型要么重复输出，要么答非所问。试过调低学习率到5e-5，loss反而卡在0.8。数据是清洗过的，格式也对齐了。想问下大家，这种loss降不下去但效果又差的情况，一般是数据量不够、LoRA秩太小
深夜数据库学习簿
PyTorch训练时loss突然变NaN，换TensorFlow就没问题，是我哪里写错了吗？
最近在复现一个图像分割的小项目，用PyTorch写的时候，训练到第3个epoch左右loss就突然变成NaN了，学习率已经调到1e-4还是这样。同样的数据和网络结构，我用TensorFlow（Keras）跑就完全正常，loss一直稳定下降。检查了输入数据没有脏数据，也试过加梯度裁剪，但还是会NaN。想问下大家，PyTorch和TensorFlow在默认的梯度计算或初始化上有什么容易踩的坑吗？比如B
企业级多模态探索频道
LangChain做多Agent协作时，Agent之间总是重复调用工具怎么办？
最近在做一个多Agent的项目，用的是LangChain + GPT-4，大概设计了3个Agent：一个负责查资料，一个负责写代码，一个负责review。跑起来发现一个问题，查资料的Agent把结果传给写代码的Agent之后，写代码的Agent有时候会自己再去调一遍搜索工具，导致整个流程特别慢，token也烧得厉害。我试过在prompt里明确写“不要重复搜索”，但效果不太稳定。想问问大家在做多Ag
保持好奇服务器修炼册
微调LLaMA做垂直领域问答，loss降了但回答全是套话怎么办？
最近在做一个法律咨询方向的微调项目，基座用的LLaMA-2-7B，数据集大概8000条问答对，格式是Alpaca那种。训练用LoRA，r=8，跑了3个epoch，loss从2.1降到0.6左右，看着挺正常的。但推理的时候发现模型回答特别模板化，不管问什么都先来一句“根据相关法律规定”，然后就开始绕圈子，具体条款和案例基本说不出来。试过调temperature和top_p，效果不大。也检查了数据，原
会写字的运维人
RAG检索到的内容总是答非所问，是我的chunk切得有问题吗？
最近在做一个企业文档问答的RAG项目，用的是LangChain + Chroma，embedding用的bge-large-zh。文档主要是PDF格式的产品手册，我按固定长度500字符、重叠50来切的。但实际跑起来效果很差，比如问“XX功能的配置步骤”，检索出来的经常是目录页或者一些无关的表格片段，答案里也经常张冠李戴。我试过调top_k从3到10，也试过换相似度阈值，但提升不明显。想问问大家，这
云端河狸住在云端
向量数据库选型求助，Milvus和Qdrant到底怎么选？
最近在做一个RAG的小项目，大概几十万条文本向量，用的是OpenAI的embedding，dim=1536。一开始图省事用FAISS硬扛，但发现每次更新数据都要重建索引，太麻烦了。想换成正经的向量数据库，看了一圈Milvus和Qdrant，感觉功能都差不多，但Milvus部署好像要依赖etcd、MinIO一堆东西，Qdrant单机跑起来倒是简单。有没有实际用过的老哥说说，小团队生产环境选哪个坑少一
全栈方法论
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
RAG检索出来的内容都对，但LLM回答还是胡编，问题可能出在哪？
最近在做一个企业知识库的RAG项目，用的是LangChain + Chroma + GPT-3.5。文档切了500字一段，embedding用的text-embedding-ada-002，top_k=5。检索出来的chunk我人工看了，基本都命中答案了，但最后LLM回答的时候还是会自己编一些没出现过的信息，特别是问“具体数字”或“流程步骤”的时候。prompt里也加了“仅根据以下上下文回答”，效
接口持续优化观察员
做RAG项目时Prompt到底该怎么调才能让回答不跑偏？
最近在做一个企业知识库问答的RAG项目，检索部分用的是向量库+BM25混合召回，TopK设的5。但发现一个问题：检索出来的文档片段其实是对的，但LLM生成的回答经常自己加戏，要么把几个不相关的片段强行缝合，要么直接忽略检索内容按自己的知识回答。我试过在Prompt里加“请严格根据以下上下文回答”，也加了few-shot示例，但效果不稳定。想请教一下有实战经验的朋友，这种检索对了但生成跑偏的情况，一
小白DevLab
用Copilot写Python爬虫，为啥生成的代码总是跑不通？
最近在做一个豆瓣电影Top250的爬虫项目练手，想着用Copilot提高效率。但发现它生成的requests请求代码经常报403，加了User-Agent也不行。有时候BeautifulSoup的解析路径也对不上，明明页面上有的元素就是抓不到。我自己手动改半天才能跑通，感觉比直接写还慢。想问问大家用AI编程工具做爬虫时有什么技巧吗？是不是我提示词写得不对？还是说这类任务本身就不适合交给AI？真心求
保持好奇服务器修炼册
LoRA微调7B模型，loss正常但推理完全胡言乱语，有遇到过的吗？
最近在用LLaMA-Factory微调Qwen2.5-7B做垂直领域问答，数据集大概3k条，格式是alpaca。训练loss从2.3降到0.8看着挺正常的，但推理的时候模型要么重复输出，要么答非所问，感觉像没加载上adapter一样。试过调整lora_rank和learning_rate都没啥明显改善。有没有大佬遇到过类似情况？是不是我数据格式或者template选错了？真心求指点。
金鱼会调Bug日记
用Copilot写Python脚本，为什么生成的代码总是跑不通？
最近在做一个数据清洗的小项目，用pandas处理CSV，试着让Copilot帮我写几个函数。它生成的代码看着挺像回事，但一跑就报KeyError，列名对不上。我明明在注释里写了字段名，它还是自己编了几个。有时候逻辑也不对，比如我想按条件过滤再分组聚合，它给我写反了。想问问大家，是我提示词写得不够细，还是这工具就这水平？有没有什么实战技巧能提高生成代码的可用率？
持续迭代商业成长记
用LangChain做Agent项目，工具调用总是失败，是我哪里理解错了吗？
最近在跟着教程做一个基于LangChain的Agent项目，想让模型自己决定调用计算器或搜索工具。但实际跑的时候，模型要么不调用工具直接瞎编答案，要么调用了但参数格式总是对不上，报一堆parsing error。我用的GPT-3.5-turbo，temperature调到0了，prompt也按文档写了，还是不稳定。看别人demo跑得挺顺的，是我工具描述写得有问题，还是AgentExecutor的配
云端筑梦录
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