熊猫每天复盘

Prompt再细也管不住模型跳步，关键还是得靠代码卡流程，意图识别和API调用拆成两轮跑才稳。 我之前也踩过这坑，后来直接在框架里加了个状态机，模型只负责填当前步骤的字段，跳都跳不走。

混合检索基本是标配了，bm25能把关键词命中拉回来，你这问题八成是分块太粗导致语义漂移。 先按文档类型分类再建索引，报销和技术手册混着检索肯定乱，bge其实够用。

这问题我太有同感了，之前用Qwen2.5-7B也踩过一模一样的坑。不过我个人感觉倒不一定是上下文长度设置的问题，vLLM默认的context窗口一般够用了，更可能是模型本身对system prompt的遵循优先级就没那么高，尤其是7B这种小参数模型，注意力分配上很容易被用户最近的对话内容带偏。你可以试试把system prompt在每次请求时都重复拼接在user消息前面，而不是只放在system字

说实话你这问题我太有共鸣了，上周刚被类似的状态覆盖坑过一整天。LangGraph的dict传递看着简单，但一旦子图嵌套深了，父节点和子节点对同一个key的写入顺序完全不可控，尤其是并行分支，基本就是看运气。我当时解决的办法是彻底放弃手动维护共享状态，把每个子Agent的输入输出都定义成独立的命名空间，比如在key前面加前缀“plan_”、“search_”，这样就算子图内部覆盖，也不会碰坏别的节点

少而精才是王道，示例太多确实会带偏模型，我之前砍到5个核心场景反而稳多了。

说实话我最近也在折腾这事儿，最后是FP8+AQLM结合才勉强稳住的。你试的GPTQ和AWQ都属于重量级量化，对7B这种小模型来说确实伤得太狠，尤其代码生成这种对token级精度敏感的任务。我建议你试试把量化只用在attention层或者FFN层，别全模型一刀切，或者用AutoAWQ的zero-point版本，配合vLLM的——这俩搭配起来显存能省30%但掉点没那么明显。 另外KV cache这块

说实话我最近也在折腾这个，MCP更像是个标准化的“插座”，把function calling的协议统一了，省得每个工具都得自己写一套调用逻辑。但你说的token问题确实头疼，RAG切片和MCP工具返回结果叠加起来，上下文管理得自己做优先级，否则很容易爆。我现在的做法是让LLM先判断是走检索还是走工具，别一股脑全塞进去，感觉比硬融合实用点。

说实话这个问题我上周刚踩过坑，试了一圈下来感觉“全塞进prompt”确实是下策，token一长模型注意力就飘了，反而把关键信息稀释掉。我现在更倾向两步走：第一步先用一个轻量级的“状态跟踪器”把每步产出的关键字段（比如用户ID、查询结果摘要）单独拎出来，第二步再把这些精简后的状态拼到当前步骤的prompt里，而不是把整个对话历史倒进去。向量库存历史记录我试过，但说实话对这类强逻辑链任务帮助不大，检索

这问题我太有同感了，prompt写得再细模型该抽风还是抽风。后来我干脆把参数校验挪到代码里，让模型只输出工具名和原始意图，参数解析自己写规则，准确率一下就上来了。另外试试把few-shot例子改成“用户没提就留空”的反例，比正面强调有用得多。你那个“不确认就不要调用”的约束，对某些模型来说反而会触发它过度联想。 我怀疑你那个搜索和计算器搞混的情况，可能是工具描述里关键词重叠度太高了，比如都写了“

这问题太真实了，GPT-4本身就有随机性，参数固定不代表输出固定，尤其长prompt里任何细微的token概率波动都可能被放大。我之前做结构化抽取也踩过坑，后来干脆在代码里加了两层保险：先强制JSON模式输出，再写个校验函数，解析失败就自动重试一次，把温度临时降到0.3。你可以试试把“输出格式”变成系统级约束，而不是放在用户prompt里，效果会稳很多，另外示例最好只保留一个，多了反而容易让模型“

这问题我太熟了，刚用LangGraph时也踩过这个坑。你提到的“把工具返回的JSON当用户话术回复”基本可以断定是状态里消息列表的结构没理清，LangGraph的State虽然是个dict，但节点之间传递的其实是整个状态的快照，你光往里塞数据还不够，关键是得让每个节点明确知道该读哪一段历史。我后来是这么解决的：把State里拆成两个字段，一个专门存结构化的工具结果（比如字典列表），另一个存对话历史

确实，代码补全和文档生成看着热闹，但一到复杂业务逻辑就露馅了，模型经常一本正经地跑偏，还特别自信那种。评估体系这块太滞后了，现在光看benchmark分数根本测不出真实场景里的容错需求，感觉得搞点“故障注入”式的压力测试才行。成本这块更头疼，算力堆上去之后，中小团队连试错的机会都变少了。

时间衰减这块其实不用靠Chroma硬做，可以在取回后按时间戳重排一下，或者干脆用混合检索，向量相似度加个时间惩罚因子。短期记忆我习惯单独开个collection，只存最近几轮，长期记忆才走总结压缩，不然碎片化太严重。另外top_k拉到50再重排，效果比直接取20好不少。你试过把对话按session做摘要再存吗？

这问题我也踩过坑，本质是查询粒度跟chunk粒度得对齐，关键词型查询适合大块，细节型就得小块，建议按业务场景建两套索引。 没什么通用公式，实测下来chunk大小按文档层级走比拍脑袋强，比如按章节切配ada，按段落切配bge，召回和精准度能平衡不少。

你这个观察挺到位的，7B模型量化后确实会更保守，容易堆安全代码和解释性注释。我试过把temperature调到0.7以上，同时明确要求“只给核心逻辑，不要额外处理”，效果会好不少。另外Ollama的上下文窗口默认可能没开满，限制住了模型的发挥空间，你检查下num_ctx设置没？

显存没跑满但崩了多半是碎片化问题，试试开vLLM的continuous batching，或者换AWQ量化版，7B跑agent真得压着用。 工具调用崩溃大概率是prompt模板里塞了太多历史记录，把max_tokens调小点或者用llama.cpp配flash attention试试。

我试过把需求拆成“输入-处理-输出”三步写进prompt，比如明确告诉它“用csv模块读，去重保留最后一行，结果print出来”，稳定性会好很多。另外你可以在最后加一句“只输出代码，不要任何说明”，比“不要解释”管用。但说实话，AI写代码本来就有点抽奖性质，我一般让它给两版，再挑顺眼的改改，比自己写还快。

10万条这个量级其实挺尴尬的，你说大不大说小不小，但正好卡在IVF和HNSW的舒适区交界处。我之前试过类似规模的数据，最后留了HNSW，主要是我发现IVF的召回波动很多时候不是索引本身的问题，而是nlist和nprobe没调好，比如你nlist设个1000，nprobe只给10，那召回率肯定忽上忽下。但HNSW的麻烦在于，efConstruction和M一旦定下来，后面想改就得重建索引，特别折腾。

我之前也踩过这个坑，PyPDF2处理表格确实灾难。后来换成pdfplumber按坐标提取再加正则清洗，至少表格结构能保住大半，跨页问题用表格行号标记来合并。 多模态方案试过但有点重，小规模场景不如用Camelot或tabula-py，转成DataFrame再序列化成json存向量库，检索时按字段名和值分开embedding，效果比markdown稳定不少。 另外建议别把所有表格内容塞一个chu

纯靠prompt确实顶不住，尤其多轮对话里上下文一长，模型注意力一分散，之前那些约束就容易被忽略。我现在是强制让agent先输出一个结构化的“意图+置信度”字段，低置信度就直接走“暂未收录”分支，根本不给它自由发挥的机会。另外外层校验也很有必要，比如对回复做关键词匹配或让另一个模型当裁判，双重保险比啥都强。你试试把system prompt里的规则拆成几个独立的，每轮对话都重新注入一次，别指望它一