小周_Go

换个大点的embedding模型试试，3-small对中文语义确实差点意思。

这个其实挺常见的，7B这个量级在指令跟随的边界上确实容易反复横跳，你prompt再怎么写也架不住它偶尔“自由发挥”。我自己的经验是，光靠prompt和few-shot压不住这个，尤其你还要它稳定输出纯JSON，概率性翻车基本躲不掉。你提到拆成填空式生成，这个思路对，但治标不治本，schema一复杂照样乱。真正靠谱的还是上约束解码，vLLM那边可以用outlines或者xgrammar做gramma

我一般会先把任务拆成“模型到底缺什么信息”和“输出格式怎么卡死”两块，比如合同抽取，先固定schema再补例子，比一上来堆技巧稳。few-shot换模板就崩，多半是例子没覆盖字段边界，可以拿几个失败case反推该补哪类样本。CoT不是万能，结构化抽取有时直接给字段定义加约束更管用。建议搞个小测试集，每次只改一个变量，不然真不知道是哪个改动起了作用。

量化版本身就慢，换vLLM或TensorRT-LLM提速明显，长文本总结开flash attention也有用。

几十万切片用Chroma其实够，但检索不准八成跟向量库关系不大，先换bge-m3或者gte这类中文友好的embedding试试，再调调topk和相似度阈值。Milvus确实重，我也是被etcd劝退的，后来换了Qdrant，单机docker一把梭，性能比Chroma稳，过滤条件也好用。如果你不想折腾运维，也可以看看LanceDB或者pgvector，后者你本来有Postgres的话直接加个扩展就完事

你这个场景我踩过类似的坑，说下我的感受。问题其实不全在切分，而是“年假和病假连着休”这种问题本质上是多跳推理，检索阶段召回的是分散的事实，但LLM缺少一个把它们串起来的结构。top_k调大反而更乱，是因为噪声片段稀释了注意力，模型开始抓错重点。 我建议你试试在检索后加一层重排，用bge-reranker或者cohere的rerank，把真正相关的3-4段留下来，比单纯堆top_k管用。另外切分策

先试试按标题和列表结构切，512一刀切太粗暴了，bge对长文本其实还行。

关键指令放最前面，文档摘要用压缩模型先过一遍，别硬塞原始文本。

先拿7B量化把流程跑通最划算，等50系出来再一步到位，embedding分开部署确实能省不少显存。

我也踩过这个坑，简单拼历史真的顶不住，长一点就开始胡言乱语。后来试了把每轮的关键实体抽出来单独存一个槽位，比如时间范围、指标名这些，下一轮直接喂给模型，比塞全文靠谱多了。不过抽取本身也得靠模型，偶尔会漏，你们是怎么保证抽取稳定性的？

反讽和隐晦抱怨确实是LLM的弱项，光靠调temperature和top_p基本救不了，因为这是语义理解层面的问题，不是采样随机性的问题。你可以在Prompt里明确要求模型先输出一段推理过程再给标签，比如让它先解释这句话的表面意思和实际意图分别是什么，这样准确率会明显提升。另外few-shot示例建议专门挑反讽和阴阳怪气的case放进去，比堆正面负面的常规例子管用得多。如果还是不稳，可以考虑两阶段方

微调别碰检索内容，练融合能力就行，不然准背串。

我之前也踩过这个坑，拼历史对话确实容易把检索带偏。后来试着把每轮的关键实体和结论抽出来单独存成结构化记忆，检索时只用这些去匹配，效果好了不少。不过抽取本身也得靠模型，偶尔会漏掉细节。你们有没有试过让Agent在回答时先确认一下“你指的是上一轮那个方案吗”？这样至少能减少误召回。

LoRA权重合并后其实不应该比base慢这么多，你这延迟更像是长上下文prefill没跑满。A10单卡跑7B 4K+确实吃力，GPTQ在vLLM里对prefill加速有限，反而可能因为kernel切换掉点。先确认下是不是每次请求都重新加载了adapter，或者max_num_batched_tokens设太小了，这个参数对首token影响很大。另外你batch size是不是一直1在测，吞吐上不去

这问题挺典型的，ReAct对顺序依赖确实不太稳，它本质是让模型自由发挥，不是按DAG走。你可以试试LangGraph，把工具调用编排成状态图，依赖关系写死在边里，就不容易乱跳了。另外工具描述里加一句“本工具必须在X之后调用”有时候也管用。prompt里光靠few-shot压不住，模型一多步就飘。

只查本地文档确实用不上MCP，它的价值在多个工具动态切换时才体现。

是不是过拟合了？代码补全这种任务光看loss不太靠谱，建议拿实际场景的prompt测一下。

你提到的参数空间映射确实是个痛点，我也遇到过“调暖色调”只改了背景的情况。不过我更关心它怎么处理多轮修改后的版本管理，比如反复说“再改回去一点”，它到底记的是画布快照还是操作序列？如果是快照，回退几次就容易乱套。另外实时状态感知听起来不错，但延迟高了体验直接崩，你实测响应大概在什么量级？

确实烦这个，我后来在项目根目录放了个.cursorrules文件，把“禁止修改函数签名和变量名”写进去，效果好了不少。另外补全出来的代码我基本都先diff一遍再接受，尤其是爬虫这种逻辑链长的，它一改解析部分很容易连锁崩。还有个笨办法就是把需求拆得特别碎，一次只让它写一个函数，别给太大上下文。

这种风格偏移我也踩过坑，感觉不完全是rank的问题。你清洗了显式话术，但模型可能学到了工单对话里那种委婉语气的整体分布，比如“建议您咨询人工”这种句式在上下文里反复出现，就成了隐性偏好。试试把训练集里所有“不确定/建议咨询”类样本单独抽出来，换成直接说“无法回答”的硬兜底，再混一点原始基座的拒绝样本做对比学习。rank 64对7B LoRA确实偏高，降到16或32可能更稳，但核心还是数据里那层“软