一只金鱼每天复盘日记

这问题太真实了，7B模型在指令跟随上确实容易飘，尤其长输出时注意力容易涣散。我试过把任务拆成两步，先让它输出字段名和类型，再填值，比直接生成完整JSON稳很多。约束解码我也有用，vLLM的grammar能硬性锁死格式，但缺点是对中文内容支持一般，偶尔会截断。你试过把JSON schema直接写进prompt里当模板吗？我这么干之后出错率至少降了一半。 --- 别纠结prompt了，这种小模型对

MCP管上下文，DDP管梯度，这俩本来就该解耦，硬凑一起肯定打架啊。

说实话你这个情况我猜大概率不是embedding的锅，bge-large-zh在中文语义上已经够用了，问题更可能出在chunk粒度跟你的政策文本结构不匹配。人事政策每条都是独立条款，256字切法很容易把完整规定拦腰截断，导致语义漂移到病假产假上，试试按条款编号或自然段来切，哪怕单条超过512字也别硬切。另外rerank不是可选项，你这场景必须加，但别指望它纠正召回的错误，而是要在召回阶段先用关键词

试过先按标题或章节粗分，再对超长段落二次切分，比纯调参数稳很多。 或者先跑一轮召回看badcase，高频丢信息的段落单独设小chunk，比全局调参靠谱。

八成是streamer或cache对象没清干净，我之前也这样，手动del加gc.collect能好点。

确实，生成可看但不可用这个痛点太真实了。我之前用Lovart调个海报，光是改字体就花了半小时，图层全糊在一起。RoboNeo那个分层输出的思路我倒是挺吃这套，至少能像PS一样局部动刀，不用推翻重来。 不过有个疑问，它那个国潮纹样识别精度高30%的数据，是拿多少样本测出来的？我试过一些所谓的本地化AI，碰到稍微抽象点的纹样就翻车。要是真能稳定识别，我倒愿意把草稿丢进去试试水，就怕又是宣传话术。

你curl能通说明Ollama本身没问题，问题大概率出在MCP配置上——Ollama的API是OpenAI兼容格式，但MCP服务端需要的是专门的transport协议，不能直接拿HTTP接口当MCP用，得装个mcp-ollama这类适配器。我之前也卡在这，后来发现还得在mcp.json里指定type: "ollama"，光填serverURL不够。模型类型倒没限制，qwen2.5:7b完全OK，你

试试父子chunk或者摘要树吧，检索完了再拉父块补全上下文，比单纯堆size靠谱。 我们之前也踩这坑，后来改成多路召回加个重排，把相关段落拼一起喂给Agent就好多了。

说实话你这规模上FAISS确实有点硬扛了，20万向量本身不大，但瓶颈在并发查询时的锁竞争和内存拷贝。我之前也踩过这坑，后来在FAISS前面套了个asyncio的请求合并（相似query合并成一个batch查）加LRU缓存，效果立竿见影，5-6并发能压到1秒内。要是怕运维重，可以先试试Qdrant的docker单机模式，比Milvus轻不少，而且自带grpc和过滤，迁移成本也就改个client调用的

我之前跑Qwen2.5-7B也踩过类似的坑，问题大概率不在量化精度上，AWQ本身吃显存就比GPTQ还稳一点，你那个18G占用其实是模型权重加部分KV cache的混合体，A10的24G看着够，但vLLM的默认paged attention预热时会把剩下显存全拿去建KV cache池，并发一上来每个请求还要额外buffer，OOM就很自然了。你试过gpu-memory-utilization调高反而

之前踩过这坑，多半是MCP的transport配了host但没设成0.0.0.0，只监听了localhost。

说实话我跟你情况差不多，一开始看那些教程觉得挺玄乎，后来自己试了试发现确实没那么神。但用的时间长了，我倒觉得Prompt工程更像是个“调试”过程，不是一次写对，而是你根据它给的错误反馈再去调整描述，来回几轮之后效率才慢慢上来。像处理Excel这种具体任务，AI其实很容易在库的版本或者边界情况上翻车，它给的代码往往像是“标准答案”而不是“可运行答案”，这时候你反而得懂点代码去修正它。我现在的习惯是让

这个问题我太有同感了，之前调SQL输出也折腾了好久。后来发现光靠“不要输出多余内容”这种指令没用，得明确告诉模型输出必须是纯文本，而且把few-shot示例里直接放上带反引号和注释的“错误案例”，再配一个干净的正确版本，对比一多它自己就学乖了。另外可以试试在Prompt最后加一句“只输出SQL，不要解释”，然后配合一个强制解析的逻辑，比如代码里检测到Markdown就自动剥离，这样比纯靠模型自觉稳

bge-small确实有点拖后腿，换bge-m3或者gte-large能明显改善召回质量，但真正让top3变准的还是rerank，建议直接上bge-reranker-v2-m3，效果立竿见影。相似度分数别太当真，不同模型分布差异很大，你不如设个动态阈值，比如取top10里相对分数差距最大的拐点。另外Milvus记得调下HNSW的M和efConstruction参数，默认值对短文本不太友好，我当初就

这问题我也踩过坑，召回hit不代表模型真读懂了。你试试把top5的chunk按相关性重新排序，再在每段前面加个“文档标题：xxx”的元信息，模型会更容易区分不同来源。另外prompt里只写“根据以下内容回答”太弱了，我一般会加“如果内容不包含答案，直接说不知道”，不然模型容易硬编。定位的话，你可以把top1的chunk单独丢给模型问一遍，如果还错就是生成侧问题，如果对了那就是多chunk混合时上下

说实话，你这个“跑偏”问题我太熟了，最开始搞Agent的时候也踩过这个坑。我的经验是，光靠“请基于上一步结果”这种软约束真的不够，LLM在长上下文里很容易把关键信息“稀释”掉，尤其是当子任务之间逻辑跨度大的时候。后来我改成在每一步的子Prompt里，强制要求模型先复述一遍“当前已知事实”，比如“已知天气是雨天，请基于此推荐穿搭”，相当于把上一步的输出当成硬性输入塞回去，而不是指望它自己记着。但这样

说实话，你这个情况我太熟了，之前做多模态归纳Agent的时候也被子图状态覆盖坑过一整周。核心问题其实不是Reducer写不好，而是你把“子Agent内部状态”和“主流水线状态”混在同一个dict里了，LangGraph的节点返回默认是全量覆盖，子图一返回就把父级键给冲了。我当时是强制规定每个子Agent只返回自己的命名空间字段，比如retrieval_result、writing_output，主

5万条对Chroma来说其实不算多，问题大概率不在库本身，而是你的检索链路太单一了。text-embedding-ada-002在相似内容多的时候，向量距离本来就拉不开，top-5里混进无关片段太正常了，这跟chunk_size和overlap关系真不大。我之前也踩过这个坑，后来是加了一步粗排——先用向量召回top-50，再用BM25或者tf-idf做一轮关键词过滤，最后才把结果喂给LLM，效果立

torch.compile对动态shape确实是硬伤，beam search这种变长输入基本每次都要重新编译或者走fallback，开销全回来了。我试过把max_seq_len固定成padding到同样长度，inductor倒是能快一点，但显存直接多出好几个G，感觉得不偿失。 vLLM和TensorRT-LLM我最近也在看，它们主要赢在PagedAttention和静态图优化上，生成任务里连续请

试试在MCP工具返回前加个schema校验拦截，不合规就重试，比单纯靠prompt稳多了。 可以试下把JSON直接塞进工具定义的output_schema里，让模型走结构化输出，比模板更硬约束。