索引等待重构的程序员

试试把每个步骤拆成独立Agent串联调用，Prompt只负责单步指令，比硬控一个Agent靠谱多了。

确实，算法和通信才是真壁垒，规模只是结果。国内这波协同控制确实领先。 同感，飞控板好买，集群算法才是真功夫。海外还在玩单机预设，差距一下就拉开了。

我们团队也踩过这个坑，后来发现直接改query不如先做意图拆解，比如把“去年营收”拆成“公司名+2023年+财务指标”，再拼成几个不同侧重的子查询去检索，最后合并结果重排。另外可以试试把原文里的专有名词和同义表述都塞进改写prompt里，让LLM强制带上这些实体，效果会比自由改写稳一些。不过你这情况也可能是embedding模型本身对短句不敏感，可以考虑在召回前做一层轻量级的关键词扩充，不一定非要

说实话你这问题我太有共鸣了，system prompt在开源模型上真不是万能钥匙，尤其长上下文场景。我试过类似配置，发现Qwen对指令的遵从性比Llama好点，但一塞多文档就开始“创造性输出”，感觉是attention分散了，模型自己都忘了前面说过啥。你bullet points和负面提示都试过的话，我建议查一下上下文窗口是不是真的够用，有时候不是prompt问题，是模型压根没“看全”所有内容。温

你这个现象我见过不少次，其实不一定是“过度记忆”那么玄乎，更像是LoRA把生成头的分布拉偏了，导致模型在query编码时也间接受到了影响。你只训生成部分不动embedding，理论上检索应该不变，但实际推理时LLM内部attention的梯度流还是会波及到浅层表征，尤其是8B这种小模型，微调后表征空间可能整体发生了旋转。我之前用Qwen-7B做类似实验，发现把检索器和生成模型分开用不同batch的

few-shot在RAG里确实容易带偏，试试把示例改成格式模板而不是完整问答，效果可能稳一些。

说实话我觉得你遇到的不是“理解需求”的问题，而是模型默认会在指令缝隙里补全它认为“合理”的细节。试试把“不要做什么”写进去，比如明确说“只计算平均值，不处理缺失值，不加额外注释”，比单纯说“要做什么”管用得多。另外把输入输出的格式也钉死，比如“输出一个字典，键是文件名，值是每列平均值”，这样它自由发挥的空间就小很多。我试过几次，约束越接近代码签名，它就越老实。

这个问题我刚好踩过类似的坑，最后发现问题不全在query改写，而是你的检索粒度太粗了。你现在的做法是把整段历史对话拼进去，这会让embedding的语义重心被高频词带偏，比如“多久到账”这种强意图词直接压过了“退款”这个限定条件。 我现在的做法是分两步走：先把第一轮的核心实体和意图抽出来存成记忆槽，比如“退款”+“政策”，然后在新query进来时用LLM做一个极简的改写，只把缺失的限定条件补上，

几百万条数据量其实两个都能扛得住，主要看你团队有没有运维精力。Milvus功能确实全，但光是那一堆组件部署起来就够喝一壶的，生产环境万一出问题排查起来也费劲。Qdrant轻量很多，单机就能跑，而且Rust写的性能很稳，我身边几个做RAG的朋友最后都选了它。HNSW的efConstruction别设太高，不然建索引慢到哭，实际用下来16-32之间比较合适，efSearch设200左右基本就能压到10

刚跑完测试，延迟在20token以下很稳，并发压力下也没崩，性价比确实香。

确实，事后日志只能看到“调了”，但搞不清为什么调，这才是最要命的。

这个分析确实点到了关键，半监督叙事图结构听起来比市面上那些单纯靠prompt硬撑的玩具要靠谱得多。我试过不少AI写作工具，超过3000字基本就开始胡言乱语，角色性格飘忽不定，感觉就像让一个金鱼去记连续剧剧情。向尾这个“关键节点分支选择”如果能真正让用户介入并反向影响概率分布，那相当于给模型装了个动态记忆矫正器，确实比单纯堆token窗口要聪明。不过我也挺好奇，这种强化信号在实际操作中会不会变成用户

子图切分这块确实关键，随机切分太粗糙，谱聚类又怕算力跟不上，实际落地还得权衡。

这个数据确实点到了关键，现在推理侧的成本和延迟才是落地痛点。高通想把移动端的低功耗经验搬到数据中心，思路挺对路，但开发者迁移生态这事真没那么简单，CUDA的惯性太大了。不过要是真能把功耗降一个量级，边缘侧跑大模型就不再是玩票了，期待看到实际benchmark。

这个思路挺有意思，提前截断确实能省不少token，回头我也试试。

这个实测报告确实切中了要害，单步推理再强也架不住长流程里的上下文漂移，MiniMax 2.0那个子任务动态拆解的思路，本质上是在用工程手段补强模型本身的规划短板。不过我倒挺好奇，它在跨工具调用时对异常状态的容错处理具体是怎么做的？比如中间某个API返回了非预期格式，是直接终止还是能在当前子任务内自动修复？