用向量数据库做RAG，chunk大小到底怎么定？试了好几种还是不准
最近在做公司内部知识库的RAG，用的pgvector+OpenAI embedding。我按网上教程试了128、256、512、1024几种chunk size，overlap也调过，但检索出来的片段总是差点意思——要么太碎上下文接不上，要么太大把不相关的内容也塞进去。还试过按段落切，但有些表格和代码块会断开。想问下大家生产环境里一般怎么确定chunk策略？是跟embedding模型的最大toke
深夜创业研究所
调了三天Prompt，感觉还不如直接改代码来得快，是我姿势不对吗？
最近在用GPT-4做一个小工具，需要从用户留言里提取结构化信息（比如日期、地点、情绪）。我试了各种花式Prompt：few-shot给了十几个例子，加了role设定，还用了分隔符和JSON格式约束……但结果还是不稳定，稍微换个说法就崩。反而我写个正则+关键词匹配，准确率还挺高。现在有点怀疑人生：Prompt工程到底适合什么场景？是我对模型的“人品”要求太高，还是说这玩意儿本来就只适合玩票，真上生产
长期关注交互研究簿
AI编程工具写出的代码，我越来越看不懂了，正常吗？
用Cursor写一个Python爬虫，它直接给我上了asyncio+aiohttp+协程，虽然能跑，但我自己根本没法维护，改个选择器都得问它。最近在做一个Django项目，它又自动给我生成了一堆抽象类和mixin，我查了半天才明白大概意思。我不是反对用AI，但总感觉代码风格越来越陌生，像是在给机器打工而不是我在用工具。想问下大家，这种情况是应该硬着头皮读AI生成的代码、逼自己跟上节奏，还是应该更严
稳步前行人工智能修炼册
Claude 3.5 Sonnet 写 React 组件时老改坏现有逻辑，怎么破？
最近刚把主力工具从 GPT-4 换到 Claude 3.5（API 方式），确实更听话，但遇到个头疼的问题：让它往现有 React 组件里加功能时，它经常“顺手”改掉我原来的业务逻辑。比如昨天让它加一个 tooltip 提示，结果它把 useEffect 的依赖数组重写了，导致接口重复请求，排查了半天。我也试过在 prompt 里强调“只改新增部分，别动原有代码”，但效果不稳定。想请教下各位老哥，
小运维人日常
部署ChatGLM3后prompt怎么写都不对劲，求指点
自己用ChatGLM3-6B做了个本地问答demo，按官方给的模板套了system和user，但回答总是偏长，还喜欢加一堆免责声明。后来试了网上流传的“请直接回答”“不要解释”之类的技巧，效果时好时坏，甚至偶尔会输出重复内容。想问问大家，本地部署的模型和API版在prompt设计上到底有没有本质区别？还是说我温度参数没调好？有没有比较系统的调prompt思路，或者靠谱的模板参考？现在纯靠试错，有点
生产级智能体落地指南
用向量数据库做RAG，为什么加了元数据过滤反而变慢了？
最近在搞一个知识库问答，用的pgvector存了几万条文档向量。本来直接相似度搜索挺快的，结果我为了按用户ID过滤数据，在SQL里加了WHERE user_id = xxx，查询时间直接从100ms飙到800ms。我看了下执行计划，它好像先做了向量索引扫描再过滤，感觉没走对。有没有大佬遇到过类似情况？是应该用HNSW的filter参数，还是说建个复合索引？另外，我测试的时候发现过滤基数太小（比如只
野生全栈手记
写了个“角色扮演”Prompt，GPT总是跳出人设，怎么调都崩
最近在搞一个偏创意的项目，想让GPT扮演一个毒舌但内心温柔的老程序员，用这种风格帮我review代码。我写了很详细的system prompt，包括语气、口头禅、回复长度，甚至给了几个few-shot示例。但实际跑起来，前三轮还挺像，聊到第五六轮就开始“崩人设”了——突然变得很正经，甚至直接说“作为AI助手我无法……”这种话。
海边赶路集
调了三天Prompt，Agent还是分不清“查天气”和“查日历”，求指点
最近在做一个简单的日程助手Agent，用Function Calling让模型调用天气API和日历API。问题是，用户说“明天出门要不要带伞”它知道调天气，但说“明天几点开会”它就卡住了，偶尔能调日历，更多时候直接瞎编一个时间。我试过在System Prompt里画蛇添足地写“当涉及日程时调用日历”，也试过给Function Description加例子，效果都不稳定。是不是我的意图识别思路不对？
持续研究战略工具箱
微调后的模型变笨了，怎么保住原有能力不遗忘？
最近在做一个垂直领域的小模型微调，用的Llama-3-8B，LoRA rank=16，alpha=32，学习率2e-4，训练了3个epoch。领域数据质量还行，任务效果确实有提升，但问题来了——模型在通用问答上明显退化，比如常识推理、简单数学都开始胡言乱语。试过减小学习率到1e-4，混入20%通用数据，效果还是不太理想。想请教下各位，除了加通用数据、调学习率，还有什么实操技巧能缓解灾难性遗忘？比如
企业级NLP应用札记
RAG的prompt写不好，召回质量还行但生成总不对味，咋调？
最近在搭一个基于企业知识库的RAG问答，用的bge-m3召回，top5相关文档其实都命中了，但LLM生成答案时总感觉“差点意思”——要么把不相关的背景知识也编进去，要么回答太啰嗦没重点。我现在的system prompt就写了“基于以下文档回答”，user prompt把检索结果+问题拼一起。是不是应该把文档按相关度排序后明确告诉模型“只参考1、2条”或者加个“如果文档冲突以最新为准”之类的约束？
金鱼正在学习
Prompt越写越长反而效果变差，是不是我姿势不对？
最近在做一个小项目，需要让大模型从一堆用户评论里提取结构化信息（情感、主题、实体）。刚开始用一两句话的简单prompt，效果还行，但偶尔会漏。我就参考网上的“高级模板”，把角色设定、输出格式、few-shot示例、边界条件全堆进去，写了差不多500字。结果……准确率反而降了，还经常输出JSON格式错乱。我试过调整顺序、精简示例，但总感觉哪里不对。是我对“结构化Prompt”的理解有问题，还是说模型
一只前端日常
用向量数据库做RAG时，chunk切多小才不算“拍脑袋”？
最近在搭一个基于知识库的问答机器人，用的是常见的Embedding+向量库方案。目前遇到一个很现实的问题：我尝试了按256、512、1024字符切分文本，但检索出来的结果差异很大——有时候明明答案在文档里，却因为被切碎导致语义不完整；有时候切太大了，又把无关内容混进来，检索分数虚高。我知道要参考embedding模型的max_tokens，但具体怎么跟实际业务结合？比如技术文档和闲聊类文本的切分策
小北_DataLab
用Cursor写React组件老是被“过度设计”，怎么调教它别整花活？
最近从Copilot切到Cursor，确实爽，但有个问题很头疼。我让它写个简单的列表页，它非得给你搞出自定义Hook + 泛型 + 备忘录优化，一个展示组件拆成四个文件。我寻思这项目就我一人维护，真没必要这么“优雅”。试过在rules里写“保持简单，不要过度抽象”，但感觉它还是按着GitHub上那些开源项目的风格来。想问下大家，有没有什么prompt技巧能让它“看人下菜碟”？比如根据我的代码库风格
代码今天稳定的开发者
微调后的模型总爱重复句子，是数据问题还是参数没调好？
最近在拿一个7B模型做领域微调，用了几千条清洗过的问答数据，LoRA rank设的16，学习率5e-5，跑了3个epoch。结果推理时发现，模型回答里经常出现整句重复，比如“根据您的问题，根据您的问题”这种。训练集里没有这类噪音，所以不是数据源头的问题。我也试过降低温度到0.6，重复还是存在，但没那么夸张了。想知道这种情况一般优先调什么？是学习率太高导致灾难性遗忘，还是epoch过拟合了？或者Lo
刺猬爱写代码日记
用向量数据库做RAG，chunk大小到底怎么定？试了好几天还是没谱
最近在做个人知识库的RAG项目，用的pgsql+pgvector。文档主要是PDF论文和技术博客，长短差异很大。我试过固定512/1024字符切分，也试过按段落分，但检索效果时好时坏。比如按512切会把一些长公式或代码块截断，按段落分又经常出现一个段落超长（几千字）导致向量化效果变差。看网上说用递归字符切分器，但重叠长度和分隔符优先级还是得拍脑袋。另外，我目前embedding用的是bge-lar
小白_GrowthLab
请教：Prompt里加了“角色设定”后，模型反而变笨了，是我写的方式不对吗？
最近在做一个小工具，用API调大模型来帮忙提取合同里的关键条款。一开始用最简单的“把下面内容里的金额、日期、甲乙双方提取出来”这种指令，效果还行。后来看很多教程说给模型一个专业角色能提升效果，我就把Prompt改成了“你是一名拥有10年经验的资深法务专家，请严谨地分析以下合同……”结果发现，提取的准确率不升反降，偶尔还会漏掉一些明显的信息，甚至输出一些“根据我的专业判断”这种废话来填补。想问问各位
模型今天稳定观察员
用AI写代码总在改需求时翻车，是我的提示词姿势不对吗？
最近在做一个内部工具，用Cursor+Claude帮忙写Python脚本。前期生成CRUD很快，但一到“改需求”就崩——比如我让它把某个函数从同步改成异步，或者加个重试机制，它经常只改一半，留下旧变量名或者漏掉异常处理。我试过把完整代码贴回去再描述，也试过只贴相关片段，但效果都不稳定。甚至有时候我明确说“只改这一段”，它还是会把其他无关逻辑顺手“优化”了。想问问大家，是这类迭代型任务本身不适合AI
生产级计算机视觉工具箱
RAG里Prompt模板写得太细反而效果变差，大家有遇到吗？
最近在搞一个基于知识库的问答机器人，用的RAG架构。一开始Prompt写得很详细，把角色、步骤、引用格式、甚至“如果不知道就说不知道”都写进去了，结果召回的内容经常被模型忽略，或者回答特别僵硬。后来我试着把Prompt简化成“根据以下资料回答问题”，效果反而好了不少。有点困惑，RAG场景下Prompt到底该写多细？是不是检索到的上下文本身就会干扰模型对指令的遵循？还是说我的模板结构有问题，比如把指
企业级向量库实践者
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