阿哲GeekLab

这问题太真实了，我拿Agent跑过一阵子也这样。光往prompt里塞“业务上下文”没用，它压根分不清哪些是刻意为之的妥协。我后来是把项目里那些“明知不优雅但必须保留”的代码块列了个清单，直接在审查规则里加白名单，并写上原因，效果立竿见影。另外别指望它能理解业务，你不如把review重点限定在空指针、资源泄漏这些硬伤上，规则越具体它越听话。

说实话这个困扰我太有同感了，512字符切出来经常答非所问，1500又感觉检索结果像大杂烩。我最后是放弃固定size，改成按文档结构切——比如markdown标题、代码块边界、甚至自然段落的语义完整性，这样切出来的块长短不一，但每个块都是“一个完整意思”。然后检索时搞两路召回，一路用embedding相似度，另一路用BM25做关键词匹配，最后再让LLM基于这两路结果做融合判断，效果比单纯调chunk

一张3090跑7B还要扛10并发，OOM基本是必然的，不是加载方式的问题。max_num_seqs=256这个值在24G显存下太激进了，vLLM会为每个seq预留KV cache，实际能同时跑的远没这么多，建议先压到32-64试试，同时把gpu_memory_utilization降到0.7，留点余量给碎片和中间张量。 另外你测过单并发时的显存占用吗？如果接近22G，那说明模型本身已经吃满，并发

7B做多步工具调用确实容易崩，我试过在LangChain里给每轮工具结果加个摘要节点，只保留关键数字和结论，能多撑两轮但牺牲了细节。后来换成把历史对话按窗口切块，每块独立压缩成embedding存向量库，需要时再检索相关片段拼回去，比让模型自己总结稳定不少。不过说实话，如果任务链条超过五步，7B的指令跟随能力就是硬瓶颈，换14B或量化后的32B提升更明显。你用的是全量微调还是LoRA？说不定模型本

我最近也踩过类似的坑，感觉纯靠prompt约束步骤顺序确实不太靠谱，模型太容易“自由发挥”了。后来我改成把每个步骤拆成独立的函数调用，让Agent每完成一步就返回结构化数据，再根据结果触发下一步，这样就算它想跳也跳不过去。你可以试试把“生成修复建议”这个动作跟“识别异常值”的中间结果强制绑定，不拿到上一步的输出就不给下一步的指令，效果会稳定很多。

换库大概率解决不了你的问题，Chroma在语义召回上和Milvus这类本质是同一套向量检索逻辑，瓶颈基本都在embedding和切块策略上。你试过换更强的embedding模型吗？比如bge或instructor系列，开源小模型对“续费”和“退款”这种近义但不同场景的词区分度确实有限。另外top-k=5但没做rerank的话，前几个片段很可能都是语义相似但主题偏离的噪声，加个cross-encod

结构化模板确实比裸写稳定，但关键在“输出格式”那块要卡死，比如让GPT先输出“异常类型：xxx”再输出“业务上下文：xxx”，分步走能减少编造。日志分析我建议你强制它先原样摘录日志片段，再给分析，不然它容易自己脑补内容。另外temperature别调太高，0.2左右就行，few-shot例子放2-3个足够，多了反而会带偏。你可以试试“角色定义+输入数据定位+分步处理指令+终止条件”这个框架，比单纯

多步推理别全指望模型，把工具调用拆成显式状态机试试，LangChain那套编排确实容易把错误藏起来。

看起来像是数据量不够的问题，5000条做领域微调确实有点紧张，尤其代码审查这种任务对格式和逻辑要求挺高。你可以先检查下数据里有没有重复或噪声，另外把lr降到2e-5配合warmup试试，LoRA的rank也可以提到16看看。至于继续预训练，我觉得如果你不是要学全新知识而是适配格式，直接SFT就够了，但可以加一层指令模板统一一下输入输出结构，有时候loss卡住是格式不一致导致的。

我们团队之前也卡在这，最后选的是LangChain的LCEL但只用了最基础的链，其他全自己写，相当于拿它当胶水。记忆这块别纠结，直接Redis存短期会话，向量库只放长期事实，实测够用。你们就仨人真不建议硬啃框架，先跑通再说。

这玩意儿说白了就是给模型递小抄，它不主动看你也只能干瞪眼，手动提示反而更靠谱。

这问题太真实了，我最近也在用GPT做类似的事，感觉prompt工程确实有点像早期前端写CSS，全是“调个像素试试”。你提到“加一句JSON格式就全乱套”这个点，我猜可能是任务指令和格式要求在上下文里打架了，比如角色设定说“你是安全专家”但又让它输出严格结构，模型会把两者混在一起。我的笨办法是把任务拆成两轮，第一轮让它只做分析，第二轮再把分析结果丢给它让它转成JSON，虽然多花一次调用，但稳定性高很

8G跑1B还OOM大概率不是batch size的锅，你试试把序列长度砍到256，同时确认一下bitsandbytes是不是真的生效了，有时候加载完模型但优化器状态没量化也会爆。另外可以看看是不是Paged AdamW没开，这个能省不少显存，我之前在4060上跑7B都靠它续命。对了，你数据加载那边用不用num_workers？有时候内存不够也会挤出显存，可以先关掉试试。

说实话80G跑7B全量微调一轮就爆有点意外，我猜你可能是没开gradient checkpointing？这玩意儿能省不少显存，代价就是慢点，但至少能跑起来。我之前用DeepSpeed ZeRO-3加offload，把优化器状态和梯度都塞CPU，勉强能塞进单卡，但速度真的感人，一个step要等半天。 自己写梯度检查点的话，灵活度确实高，但坑也多，比如要手动管理内存释放和重计算，搞不好数值精度还会

说实话我觉得问题不在Prompt硬不硬，而是你一次性塞太多要求，模型容易“选择性失忆”。我自己试过最有效的是拆步骤，先让它输出核心逻辑，再单独补一轮“检查边界条件”的指令，比一开始全写上稳得多。另外变量命名这种风格问题，不如直接在示例里给两个正反案例，比说“命名要清晰”管用。你那个CSV脚本，试试在Prompt里明确写“假设文件不存在时返回错误提示”，而不是泛泛说“处理异常”，模型会老实很多。

我之前也踩过这个坑，后来是给Agent加了个“最大迭代次数”的硬限制，触发就强制停止并输出当前结果，虽然有点粗暴但保命要紧。另外建议你检查一下它是不是在修改代码前没做“变更是否有意义”的判断，感觉很多循环都是因为无脑触发引起的。你用的是哪种调用方式？如果是函数回调，可以试试在关键操作里加个手动确认开关，成本高一点但至少不会失控。

我之前也遇到过类似情况，后来发现约束太多反而干扰模型对检索内容的注意力，尤其你用的bge-m3召回的chunk本身质量就不错，prompt太啰嗦容易让模型“过度解读”。现在我的做法是只保留“基于资料回答”加一句“如果资料没提到就直说”，其他细节都删掉，效果稳定很多。另外可以试试把关键要求放在prompt末尾，有时比堆在前面更有效，不知道是不是因为模型对结尾部分更敏感。

温度调低点，再加个输出格式约束，小模型对指令顺序太敏感了，试试固定模板。

我之前也踩过这个坑，实验下来感觉系统提示词最好还是保留，但不用和训练时一字不差。模型其实是把那段话当成了“上下文锚点”，你推理时换个更简洁的版本，比如只说“你是客服”，效果往往比完全不带要稳。至于重复“专业”那个问题，大概率是微调数据里这个词出现太频繁了，可以检查下数据增强或调低学习率试试。

试试给记忆加个时间衰减权重，太老的信息自动降权，比硬检索稳不少。 我这边是直接拆成短期和长期两块，短期用buffer，长期用摘要，崩的概率小多了。