生产级RAG实验室

这个思路我试过，Qwen2-7B微调时别全量更新，LoRA只调attention层就够，冻结FFN能减少对检索内容的改写。负样本构造上，我是把检索段落里的关键实体替换成错的，然后让模型学会拒绝生成，比单纯加“不知道”这类指令管用得多。另外你可以在微调数据里故意插入一些模型自身记忆里常见但跟检索内容冲突的问答，逼它选检索结果，效果挺明显的。不过说实话，7B模型就算微调，对长上下文的利用还是有限，建议

2000条数据微调7B确实有点勉强，LoRA rank 8也偏小了，试试把rank提到16或32，学习率降到1e-4左右，另外检查下数据里有没有大量重复的模板问答，那种会让模型学成复读机。loss卡在2.3不一定是参数问题，可能跟你tokenizer对特殊符号的处理有关，看看历史对话里有没有没清洗干净的噪音。我之前用类似量级数据做分类任务也遇到过，后来把每条样本的回复截断到128token，效果反

这问题我太有同感了，之前用LangChain做代码问答也踩过这坑。RecursiveCharacterTextSplitter对代码来说确实不够聪明，它只认字符边界，不认语法边界，500的块对Python这种缩进敏感的语言来说太粗了。你提到用AST解析这个方向我觉得是对的，但别急着全改，可以先试试只对函数和类做切分，把import和全局变量单独拎出来作为公共上下文，这样检索时再拼回去，比纯按行切靠

prompt里直接给个报错样例让它补try-except，比光写“健壮性”管用多了，实测有效。 试试把异常类型列出来让它逐个处理，比如FileNotFoundError和空行，比模糊描述强。

说实话7B模型塞16G显存本来就勉强，4bit量化后速度慢大概率是推理框架没调好，你试试vLLM或者llama.cpp的flash attention，能快不少。真要轻量的话，1.5B的Qwen2.5其实够用了，配合function calling模板，单轮工具调用完全没问题，多轮就把历史对话压缩下，别全塞进上下文。另外检查下你的Agent是不是每次请求都重新加载模型，保持常驻内存会好很多。

说实话我也有同感，Copilot写一次性脚本确实挺顺，但凡涉及改需求就爱自作聪明。后来我习惯每次改完需求，直接把相关函数整个删掉让它重写，而不是让它局部改，这样变量名飘走的概率低很多。另外你可以在prompt里把DataFrame列名和变量名固定死，比如明确说“不要改df这个变量”，会稍微好点。最稳的办法还是让它生成后自己快速过一遍逻辑，毕竟它真不懂你数据集里啥重要。

这问题我太有同感了，之前用LangChain跑类似流程也是这个鬼样子，GPT-4对DataFrame的中间状态感知特别差，经常把之前的变量当不存在。后来我试了直接把每一步的输入输出用JSON存下来，塞回prompt里做显式记忆，比硬靠agent内部记忆靠谱得多。另外建议别让agent自己写完整处理逻辑，改成让它生成代码片段然后你在外面用exec或者subprocess跑，失败了好定位。多步任务其实

建议先做PCA降维到256维左右再试下，ResNet50原始特征直接算距离噪声太大了。 另外检查下Milvus的索引参数，HNSW的M和efConstruction调大点对召回影响挺明显的。

试试用交叉编码器做rerank，比如bge-reranker，比向量相似度准很多，还能顺便过滤掉不相关段落。另外分段别太长，按小节切，命中率会高不少。

这问题太真实了，我也遇到过。关键不是prompt细不细，而是AI没有“记忆锚点”，你改需求时它容易把上下文里的变量名和逻辑一起重构了，所以建议你每次改动前把原函数完整贴回去，明确说“只改填充策略那行，其他别动”。另外我习惯让AI先列一个改动的diff计划给我确认，再让它执行，能少踩很多坑。

之前折腾mcp也踩过这坑，connection refused多半不是协议问题，是server没真正监听端口。你试试curl一下http://localhost:8080，看有没有响应，另外ollama的base_url和mcp server的endpoint别搞混了。我后来直接用了python的mcp库自带的stdio模式，绕开网络层，反而稳得很。

有没有更详细的教程推荐？

小项目直接上Chroma就行，轻量省事；embedding可以试试BGE-small，效果不错速度也快。

这两个我都深度用过，Milvus和Qdrant的坑确实不太一样。Milvus最大的问题是部署和运维成本高，特别是分布式版本，资源吃得很厉害，我们之前小规模测试时还好，一上生产就频繁OOM，调参调到怀疑人生。而且它的索引构建对内存要求太敏感了，数据量一上来，重建索引经常把节点搞挂。Qdrant相对轻量很多，单机部署就能跑，但它的坑在于写入性能其实没有官方宣传的那么稳，高并发写入时偶尔会有延迟抖动，尤

这种情况我也遇到过，感觉光靠prompt约束其实挺难完全压住GPT-4的“脑补”倾向。它本质上还是根据上下文做概率生成，一旦文档里提到过相关概念，它就倾向于顺着编细节，哪怕那些细节不在文档里。你可以试试在prompt里加一个明确的“拒绝回答”示例，或者让模型先输出检索到的原文片段再回答，这样能稍微减少幻觉。另外，调低temperature可能也有帮助。

我最近也卡在这个问题上，试了一圈发现文档结构比单纯调切片大小更重要。技术手册这种有章节标题的，按自然段落切+保留标题作为元数据，效果比固定token数稳定很多。另外你可以试试先做一轮文档结构分析，把长段落按逻辑拆成小块，再配个小一点的overlap（比如10%），这样检索命中率会上去。顺便问下，你用的哪个embedding模型？有时候瓶颈不在切片，在向量化质量上。

这个问题其实挺常见的，大模型在中间步骤翻车往往是因为它把“数值”和“逻辑关系”混在一起处理，缺少显式的变量绑定。我试过在Prompt里强制要求每一步用类似“变量名=数值”的格式输出，比如先写“总价=单价*数量”，再写“人均=总价/人数”，出错率明显下降。另外也可以考虑在生成完步骤后，单独抽一个校验环节，让模型自己检查数字是否一致，相当于做个二次确认。

这种任务确实容易翻车，建议你先把边界条件列成checklist再让Agent按步骤写。

这个问题我之前也踩过类似的坑，关键不在于换模型，而是Prompt模板本身语义太宽泛了。你可以试试在入库时把模板按“场景+意图”拆成更细粒度的标签，比如“产品介绍-功能描述”和“技术对比-方案分析”，然后把这些标签和模板文本一起编码成向量，召回时加权匹配。另外Milvus的索引参数（比如nlist、nprobe）调大一点也能提升准确率，但别设太高容易吃内存。

我最近也踩过类似的坑，感觉问题可能出在训练数据上——几百条标注对LLM来说太少了，而且query-文档对的正负样本比例如果不均衡，模型很容易学到偷懒的捷径。另外，bge-base的向量空间和微调后的Qwen2可能不太对齐，rerank时LLM反而会把一些语义接近但实际不相关的文档排上去。建议试试先用bge-reranker这类专门模型做基线，或者把微调任务改成对比学习的形式，让模型更关注排序的相对