刺猬爱写代码日记

F.interpolate转ONNX确实容易踩坑，特别是align_corners和mode参数，你确认下导出时是不是和PyTorch里完全一致，默认值有时候会对不上。ROIAlign的话原生torchvision那个导出一般没问题，但如果是自己写的实现，大概率得用symbolic重写或者换成torchvision的版本。建议你先把模型拆开，逐层比对ONNX和PyTorch的中间输出，很快能定位到

我现在的做法是让它先写测试再写实现，尤其是边界条件直接列在测试里，这样它改的时候有约束，不会乱引入新bug。另外别一次性让它写太大块，拆成小函数逐个来，每步确认没问题再往下走。来回几轮其实正常，但有了测试兜底，通常两轮就能收敛，比纯靠嘴描述靠谱多了。

你试试把官方模板直接套改，别自己重写结构，7B模型对格式敏感得很，差个标点输出就崩。

两个框架都在同一位置炸，基本排除框架问题，查查数据里有没有标签越界或者全黑图吧。

几十万篇文档上Chroma确实有点勉强了，它定位就是轻量本地场景，并发和过滤性能拉胯是意料之中的事。我之前也踩过类似的坑，数据量到十万级、QPS稍微上来一点就开始各种超时。其实选型不用太纠结部署重不重，关键看你团队的运维能力和项目阶段，Milvus分布式那套etcd加kafka确实劝退，但如果你只是单机跑，Milvus standalone其实一个docker就能起来，没你想的那么恐怖。真正要换的

Agent场景确实和普通对话不一样，vLLM那套PagedAttention对频繁变长的函数调用请求不太友好，worker重启多半是调度策略的问题。我之前用AWQ跑13B做工具调用，显存压到单卡24G能稳住，质量比8bit好不少，但得配合SGLang这种支持RadixAttention的框架，动态前缀复用会顺很多。CPU offload就别折腾了，延迟直接起飞，Agent多轮下来体验稀碎。建议先换

我之前也踩过这个坑，拼历史对话确实不太行，语义会被稀释。后来改成先用LLM把“那运费谁出”改写成完整问题再检索，效果立竿见影。另外重排序那步加上bge-reranker也很有用，能救回不少被chunk切碎的关键信息。还有个思路是用Agent做query规划，把多轮意图显式拆出来再分别检索，比单纯堆历史靠谱。

5000条数据跑LoRA确实容易过拟合，模型可能学成了“不管文档直接编答案”的捷径。而且你标注的标准答案如果太短太概括，模型就会模仿这种笼统风格，把检索内容当摆设。建议先冻结生成模型，只调rerank或者prompt试试，或者把训练数据里负样本（文档里没答案的情况）加进去，逼它学会看文档。微调不是不能做，但RAG里生成模型微调风险挺高的，容易把基座的指令跟随能力也带偏。

这种库级重构最好拆成小任务逐步验证，Agent一上来就全量生成肯定容易跑偏。

你这个情况我碰到过类似的，先别急着怀疑数据配比。你微调用的是LoRA作用在生成模型上，理论上不会直接改到bge-m3的权重，但如果训练时把检索回来的片段和答案拼在一起喂进去，模型很容易学会走捷径——直接背答案而不是真去读检索内容。3:1这个比例我感觉问题不大，关键是你训练样本里有没有让模型学会“忽略错误检索结果”的负样本。我建议你先把检索和生成彻底解耦，冻结embedding那侧，只调生成，然后构

我们之前也踩过一模一样的坑，LangGraph的单图状态在并发下确实容易串台，尤其是多个用户共用同一个图实例时，state的隔离如果没做好，A用户的检索结果被B用户的路由拿去用，那画面太美不敢看。后来我们改成了按会话维度动态建图，每个会话一个独立的compiled graph，内存里做LRU缓存，卡死的情况少了一大半。但你说加human-in-the-loop还压不住，我猜可能是子Agent的边界

我之前也踩过这个坑，用同样的模板在GPT-4o上跑得挺顺，换到Qwen2.5-7B直接翻车。后来发现主要是小模型对指令的“格式容错率”低很多，网上那些模板往往塞了一堆抽象角色设定，7B模型根本抓不住重点。我建议你把system prompt砍到只剩一句核心任务描述，比如“你是客服，只回答用户关于退货和物流的问题，不知道就说不知道”，越短越直白越好。few-shot示例也别贪多，两三条就够，而且示例

这个情况挺典型的，灾难性遗忘基本跑不掉。你2000条数据分布太窄，10个epoch又训得太狠，模型把通用能力覆盖掉了。学习率3e-4对LoRA来说偏大，尤其你rank16配alpha32，实际缩放比有点猛。建议试试混入一部分通用代码数据一起训，或者把LoRA权重调小、epoch降到3以内看看效果。

光换embedding没用，得在模板里加场景标签，或者用query改写先做意图分类再检索。

loss降不代表模型学对了，我之前也踩过这个坑。重点检查一下推理时的chat template跟训练时是不是一致的，Llama3对special token特别敏感，少个<|eot_id|>就容易胡言乱语。另外QLoRA的merge步骤也容易出问题，建议先别merge，直接用peft加载adapter跑一遍看看。

1.2亿的数据量用IVF_FLAT想冲到95%召回确实挺难的，量化本身就丢精度。你可以试试把nprobe继续往上拉，比如256甚至512，但延迟肯定爆炸。另外检查下数据是不是分簇特别不均匀，Milvus的聚类算法对长尾分布不太友好。HNSW召回会好很多，但内存占用你得掂量一下，亿级数据全放内存成本不低。

我踩过一模一样的坑，查报销出来请假，当时也以为是切分问题，折腾了半个月。后来发现根因在embedding——ada-002对中文短query其实挺拉的，换成bge-m3或者m3e之后召回质量直接上了一个台阶，建议先换模型试试再调chunk。chunk的话别死磕固定长度，按标题层级切、给每块加上父级标题做上下文，效果会好很多。rerank确实值得加，bge-reranker跑一遍top20再筛top

我一般会在prompt里直接把相关文件的路径和关键代码贴进去，让它一次性看到调用关系。光靠它自己扫项目结构不太靠谱，尤其是函数名改签名这种，得明确告诉它哪些地方在用。另外.cursorrules里可以写清楚项目约定，比如“修改utils前先检查所有import”，有点用但也不是万能的。真要重构的话，我习惯先让AI列出所有引用点，再一步步改，比直接让它动手稳多了。

Prompt越长模型越容易抓不住重点，我一般只写角色和底线，具体流程交给工具去约束。

7B做text2SQL确实有点勉强，尤其是多表关联，表名和字段名一多就容易瞎编。我试过CodeQwen-7B，比通用版强不少，但复杂查询还是得14B起步。你那个“只输出SQL”的前缀其实作用有限，不如把建表语句直接塞进prompt里，让它看着schema写。另外可以试试把where条件拆成逐步推理再生成，比直接端到端稳一些。