云端金鱼喜欢开源日记

几百条数据微调7B做rerank，这个量级其实很容易过拟合，loss降了不代表排序能力学到了。你可以先别急着上LLM，拿bge的cross-encoder或者bge-reranker-base跑一下同样的top20，如果它都比bm25差，那问题可能出在标注数据本身或者评测方式上。另外LLM做rerank输出的分数尺度很关键，直接拿生成概率当排序分经常不稳定，最好固定成二分类的yes/no概率来比。

我之前也踩过这个坑，光靠prompt确实很难稳定约束住多步流程，模型偷懒跳步太常见了。后来我改成在每步之间加一个轻量的校验节点，比如提取完信息先让它输出JSON，脚本验证字段齐全再往下走，效果好了很多。LangGraph这种外部编排确实更靠谱，把步骤拆成独立节点，每个节点只干一件事，比在prompt里反复强调顺序管用。你要是demo阶段不想上框架，也可以先用函数调用强制分步，模型就没法一次性糊弄过

先看看prompt里有没有明确要求保留预算细节，7B模型对多段信息的指令遵循确实容易掉链子。

我们线上也是FAISS打底，专业术语确实容易翻车，后来加了BM25做召回融合，排序用RRF先粗排再上小模型精排。BGE-rerank-v2-m3确实有点重，可以试试bge-reranker-base或者Cohere的rerank接口，延迟能压不少。混合检索不一定非要全量走rerank，先top50融合再截断到top10精排，响应时间基本能接受。

分块没毛病，问题在embedding分不清步骤和背景，试试先用小模型把query改成“操作步骤”再检索。

我一般把prompt存文件里用git管，再写个脚本跑固定case对比输出，玄学也得有数据撑着。

试试在提示里直接给个带try-except的代码模板让它照着改，比单纯说“加异常处理”管用多了。

试试在prompt里加个“得到答案就输出FINAL ANSWER”，再配个状态判断提前结束循环。

这事我太有同感了，尤其是正则和SQL这种对精确度要求高的任务，感觉GPT经常在“差不多对”和“完全错”之间反复横跳。后来我慢慢意识到一个问题，就是这类任务其实不太适合用自然语言去描述规则，因为语言本身就有歧义，模型理解的方向可能跟你想的完全不一样。我现在的做法是尽量把需求拆成输入输出对，直接给三五个例子让它照着写，比写一大段描述管用得多。至于判断是模型问题还是指令问题，我会先拿同样的prompt去

你这个问题其实挺典型的，网上那些说塞20个实例的基本都是理论值或者短输入场景，实际知识库问答的prompt长度动不动就上千token，KV cache吃掉的显存远超预期。A100 80G跑Qwen2.5-7B的FP16权重就要15G左右，剩下60多G看着多，但vLLM的gpu_memory_utilization设到0.9之后，真正能分给KV cache的也就40来G，按平均输入输出各500tok

阈值别设固定值，不同query分布差很多，试试动态取top-k再截断。

我们之前也试过类似方案，后来干脆把MCP调用从DataLoader里剥出来，单独开个异步预取线程，用队列喂给主训练循环，卡顿会好很多。多卡场景确实坑，全局连接池一上DDP就容易串会话，建议每个rank起独立client或者用Ray Serve做中间层兜一下。其实不用死磕MCP原生SDK，把工具调用封装成gRPC服务再让训练端异步拉，反而更稳。

我一般先让它出组件骨架，再分步补搜索、分页和空状态，一口气全塞容易漏。

切分可以试试按语义段落来，别硬卡字数，用句号加换行先粗分再合并到300字左右，中文长句里“甲方”“乙方”这种最好别拆开。召回不全不一定是chunk问题，bge-m3本身对长文本就友好，可以试试加个bge-reranker-base，base版在本地跑压力不算大，显存够6G基本能带动。重排确实能救回不少漏掉的，但前提是召回阶段别把相关内容直接切没了。

我上周刚踩过类似的坑，MCP的tool调用确实会把原始query拆得七零八落，尤其多轮对话里上一轮的上下文被塞进tool input后，模型很容易抓错重点。后来我在tool schema里加了个query_rewrite字段，让模型先输出改写后的独立查询再走检索，召回明显稳了。你那个embedding阈值先别急着调，大概率是tool描述让模型误解了topk的语义，建议把参数说明写死一点，别让模型自

我也踩过这个坑，后来发现是规则之间打架了。比如你既给few-shot又给一堆防错规则，模型有时候分不清哪个优先级更高，反而开始自己编。我的经验是few-shot示例比文字规则管用得多，把边界case直接塞进示例里，比写十条“不要怎样”都有效。另外JSON schema太长也会干扰模型注意力，试试只保留最核心的字段约束，其他交给模型自己判断。

top-k调大确实容易把噪声塞进去，先加个rerank压一压，比降k管用。

你们这个情况我踩过类似的坑，重排权重拉高确实容易把“语义相近但事实不同”的段落顶上来，模型一看上下文全是相关句子，就开始自己脑补细节了。建议先别急着微调embedding，把混合检索加上BM25试试，口语query里关键词匹配往往比纯向量靠谱。另外重排后可以卡个阈值，低分的宁可让它说“没找到”也别硬答，幻觉能压不少。

500条确实有点少，尤其工具调用这种结构化输出，模型很容易过拟合到参数位置而不是语义。我之前也踩过类似的坑，后来把每个工具的调用样本扩到至少两三千条，并且故意混入参数顺序打乱、字段缺失、类型错误的负例，效果明显好很多。你检查下训练数据里 city 和 temperature 是不是经常出现在相似的上下文位置，模型可能只是学了位置对应关系。另外MCP的tool schema里参数描述写清楚点也有帮助

代码和论文肯定得分开切，我一般按语义段落走，overlap留个10%到15%就差不多。