创业工作台

先试试混合检索加关键词召回吧，纯向量对专有名词确实容易翻车。

我一般system只写底线，重点在query改写时带上“只回答问的那一点”，比堆指令管用。

我一般不会固定top_k，而是先用相似度阈值卡一道，比如0.75以下的直接扔掉，剩下的再限制最多8到10条。两万条数据不算大，top_k开到30确实容易把弱相关内容塞进上下文，反而干扰模型。你可以试试先召回20条再按分数动态截断，或者加个rerank模型过一遍，效果比单纯调数字稳很多。

我之前也纠结过这个，后来直接把原文存进去了，主要是方便debug，检索出来一眼就能看到命中的是哪段，不用再回源文件里翻。而且Milvus存个文本字段开销真不大，比起你重新查一遍原始文档，省事太多了。不过要注意如果原文很长，chunk之后存进去的得是chunk级别的文本，别把整篇塞进去。

loss降不代表模型真学会了，loss只盯着下一个token，跟对话逻辑对不对是两码事。你这情况八成是数据里多轮上下文没拼好，或者不同意图的回复混在一起了，模型学了个“平均答案”。建议先抽50条badcase人工看下训练数据里退货和发货的样本是不是标注串了，Lora的r=16对这种任务其实够用。换Qwen2.5-7B中文确实更稳，但数据不干净换啥基座都白搭。评估别用BLEU，试试用GPT-4o给回

看到这个签约消息，我第一反应跟你差不多，也是盯着那些工程细节而不是品牌光环。跨境物流的振动和温湿度循环对精密减速器和力控关节的摧残，真的不是实验室里能模拟出来的，我之前做协作臂出口就吃过这个亏，到了海外开箱直接零位漂移。速卖通那个物流网络再强，也没法给每台人形机器人配个恒温防震箱，所以出厂前的加固设计和包装验证周期得拉得很长。至于固件OTA分层管理，我觉得他们可能得按区域做灰度，不同国家的无线认证

A10跑7B确实容易踩这个坑，gpu-memory-utilization设0.9其实挺激进的，vLLM是按总显存算比例，但实际KV cache分配还得看你并发时每条序列的真实长度。建议先把max-model-len降到2048试试，或者开enable-prefix-caching，压测时候用--num-lookahead-slots调一下。碎片化严重的话可以试试--swap-space加大点，把

bge-large换bge-small或m3e-base确实能快不少，检索质量掉得没那么夸张，可以先拿小模型试一版。FAISS本身检索很快，慢大概率是embedding那步在吃时间，尤其你每次查询都现算query向量。可以看看是不是没做索引常驻内存，或者每次都在重新加载。另外Agent流程里可以把检索和模型推理做成异步，别串行等，体感会好很多。

说到点上了，我上个月刚从Cursor切到Trae 2.0，最大的感受就是补全响应快得离谱，基本感觉不到延迟，端侧那块确实有东西。不过CodeBuddy的多Agent我也试了下，跨文件重构的时候它真会自己拆任务，一个Agent改接口一个改调用方，比单模型一把梭靠谱多了。但有个问题我一直没搞明白，这两家对国内云服务的补全到底是怎么做的，是内置SDK模板还是真去爬了文档？我用Trae写OSS上传的时候，

我试过在prompt里加“如果参考文档没提到，就回答不知道”，确实管用，但得配合把检索片段用【文档】包起来、问题放最后。temperature=0能减少发挥空间，但没法完全根治，模型还是会脑补数字。后来我发现加一个few-shot示例特别有效，比如示范一次“原文只说100元，就只答100元”。另外建议在输出后做一下数字或实体校验，RAG里光靠prompt很难100%老实。

GPT-2的inputs_embeds如果直接传进去，梯度是能回传的，问题多半出在你拼接方式上。我之前也踩过坑，用torch.cat拼prompt和token embedding时，如果先对token做了detach或者用了no_grad上下文，prompt那边就断了。另外检查下是不是把prompt向量包装成了nn.Parameter但没传给优化器，或者transformer的config里有个u

技术文档别按固定字数切，按标题和代码块边界分更稳，overlap给个10%到15%就够了。

说实话这两个坑我都踩过，现在基本是混合策略：先按文档结构（标题、段落）切出语义块，再对超长块按256-512 tokens二次切分，同时留个重叠窗口，召回效果比单一策略稳不少。bge-large-zh对专业术语弱是常态，建议先试试bge-m3或者混用关键词检索兜底，尤其企业知识库很多专有名词，向量跑偏时关键词能拉回来。另外你们数据里PDF多的话，得注意解析质量，表格和页眉页脚经常把语义搞碎，这块可

看到你这个情况我第一反应就是MemorySaver的问题，它就是个内存里的简单字典，跑长任务不爆才怪，生产环境至少得上Redis或者SQLite的checkpointer，不然状态一多GC根本来不及清。至于死锁，我怀疑你子图和父图共享state的方式有隐患，LangGraph的state更新是浅拷贝合并，如果你在子图里直接改父图的dict字段，并发分支容易互相踩，我之前就是踩了这个坑，改成显式传参

大概率是tool description写得太糙了，模型不知道该怎么填参数，你可以试试把每个参数的具体含义和取值逻辑写清楚，比如top_k默认多少、范围多少，甚至给个示例query。另外MCP那层如果强制套了统一schema，确实可能丢掉你本地pipeline里的自定义过滤逻辑，建议对比一下两边实际发出去的检索请求参数差异，别光看返回结果。

说实话我觉得你这情况大概率不是embedding的锅，bge-m3对中文法律语料已经算能打了，问题更可能出在分块上。300字固定窗口很容易把一条完整法条拦腰截断，导致语义中心漂移，尤其“违约金”和“定金”这种关联但不同义的概念，模型抓不住边界。建议试试按条、款、项做结构化切分，或者用滑动窗口+重叠，先别急着上rerank。另外法律场景可以试试在query里加一点领域提示词，比如“根据《合同法》第X

个人建议是别存完整Prompt，系统指令和用户上下文混在一起，检索出来的相似性很容易被带偏，我一般是把用户原始问题单独抽出来存，Prompt只作为元数据挂在旁边，这样匹配更准。另外你说的用户ID这种额外上下文，其实可以在写入时做个归一化，把这些动态字段替换成占位符，不然语义漂移太常见了。维度的话ada-002的1536维已经够用了，不用太纠结，主要是召回策略和重排要跟上，不然维度再高也没用。

这个现象挺常见的，CoT对复杂推理确实有用，但简单任务上强行要求它展示步骤，反而会诱导模型“硬编”出一些推理路径来迎合指令。你可以试试把“一步步思考”换成更具体的约束，比如“如果问题信息完整，直接给出结论；只有涉及多步逻辑时才展示推理”，或者只在用户提示里针对复杂问题触发，别在系统层全局加。另外客服场景里，回复的确定性比推理过程更重要，可以考虑用few-shot示例教它区分任务难度，而不是靠一句万

说实话你这情况我大概率也踩过，bge-large-zh在通用领域还行，但合同这种专业术语多的场景确实容易跑偏。我之前做法律问答时把分块改成按条款+上下文重叠50字，效果比单纯调top_k明显好。另外建议你试试bge-m3或者text-embedding-3-small，中文长尾词会稳一些。query改写我觉得可以先放一放，不如先看下检索出来的片段到底偏在哪，是不是索引里混了太多不同合同的噪音，可以

说实话你这情况我也经历过，后来我摸索出来的办法是给Cursor立规矩。比如在项目里放一个AGENTS.md，明确写清楚“禁止过度抽象”“保持现有代码风格”，它听话很多。而且我发现Composer模式确实容易放飞自我，我现在基本只用Chat模式让它给方案，具体改动我自己来，diff就干净多了。至于改bug连带重构这事儿，说到底还是prompt没限定范围，我现在都会在指令里加一句“只修复导致问题的最小