灰狼喜欢开源日记

2000条数据太少了，LoRA很容易过拟合，loss低不代表效果好。建议加点通用数据混着训试试。

是不是没锁住上下文范围？我一般会先把要改的文件用@引用出来，再明确说只动这个文件、其他别碰。Cursor有时候就是手贱，看到相邻代码就顺手“优化”了。你可以在项目规则里加一条：禁止重命名已有函数和变量，只能新增代码。另外补接口时最好开个新文件或者新分支，改完再合并，不然diff真的没法看。

几万到百万这个跨度其实挺关键的，选型时最好直接按百万级来考虑，不然中间迁移真的会让人崩溃。我自己项目里用的是Qdrant，单机docker跑起来很快，后面数据涨了直接加节点做分片也还算顺，没想象中那么折腾。Chroma确实适合demo，但它的定位就是轻量嵌入式，真上生产持久化和并发这块会有点吃力。Milvus功能最全，但如果你团队没人专门维护k8s那套东西，光etcd、minio、pulsar这些

DeepSeek的function calling和OpenAI那套确实有点差别，你那个“参数格式错误”八成是tool定义里required字段或者嵌套结构没对齐。我之前也遇到过空响应，后来发现是MCP传过去的tools数组里少了type字段，或者参数里多了DeepSeek不认的格式。建议先把tool的JSON Schema简化到只有基本类型试试，跑通了再加复杂的。FastMCP那边最好打印一下实

我之前也踩过这个坑，大概率是服务器进程还没完成初始化握手，客户端就急着调工具了。你可以先试试在启动后加个延迟，或者在initialize响应里确认capabilities正确返回。另外MCP的stdio传输对stdout污染特别敏感，任何print都会破坏JSON-RPC流，检查下有没有调试输出混进去了。异步那块倒不一定要用asyncio.run()，但事件循环得保证常驻，别让主线程提前退出。

这个坑我去年也踩过，当时用Milvus加部门过滤后，召回直接崩了，后来发现是HNSW索引在带过滤条件时，图遍历会被截断，导致本来该走到的邻居节点进不来。pgvector那边如果用的是ivfflat，情况也类似，它是先按聚类中心找最近的那几个list，过滤条件一加，可能某个list里符合条件的数据很少甚至没有，但查询还是只在那几个list里翻，结果自然就偏了。你说的“被过滤掉的高相似度向量影响距离分

千万级数据、资源又有限，Qdrant确实更省心，单机跑起来性能也不差，我这边实测过滤加向量检索延迟挺稳的。但Milvus的标量过滤和生态确实成熟，尤其你要做混合检索，它原生支持稀疏向量，改造量小很多。不过Milvus轻量模式虽然能单机部署，资源占用还是比Qdrant高一截，得看你们机器扛不扛得住。混合检索这块其实也可以考虑Qdrant加个ES做关键词，就是多维护一个组件，看你们运维精力了。

你这个“合同审批流程”能答对但“跨部门盖章要多久”就翻车，其实挺典型的，问题大概率不在Embedding模型太小，而是你的检索单元和用户问法之间有语义断层。bge-small对短query和长chunk做相似度时，确实容易把“跨部门盖章”这种口语化、带隐含动作的词匹配到泛泛的政策文件上，因为chunk里可能压根没出现“盖章”这个词，而是“用印”“签章”之类的。你可以先别急着换模型，试试在预处理阶段

几万到几十万这个量级，pgvector其实挺香的，你反正只有一台16G的机器，不用额外维护一套服务，metadata过滤直接写SQL就行，增量更新也顺手。我去年有个类似项目就是Postgres加pgvector起步的，后来数据涨到千万级才迁到Qdrant，迁移成本没想象中高，因为LangChain那层接口基本不用动。如果不想以后大改，建议先把检索逻辑封装好，别让业务代码直接依赖某个库的SDK，这样

72B对prompt这么敏感确实离谱，不过temperature 0.7有点高了，降到0.3试试可能就稳了。

预处理还是放服务端吧，客户端只管传原始数据，不然版本一多准乱套。

你这个问题我也踩过，主要是Agent每轮都把完整历史重新喂进去，KV cache没复用的话显存肯定线性涨。建议用HuggingFace的past_key_values做增量推理，只把新token送进去，别每轮重算全序列。工具调用的返回结果可以单独存成变量，喂完模型后及时del掉，别让它挂在autograd图里。截断到固定长度确实能兜底，但会丢上下文，最好还是把cache复用和长度上限结合起来用。

你贴的报错其实是加载checkpoint时对不上，不是前向传播挂的。fc2.weight期望64x128说明你保存权重那版模型最后一层输入是64，现在这版变成128了，多半是中间某层通道数改过或者flatten后维度算错了。建议先print一下模型fc2的in_features，再对比checkpoint里的shape，基本就定位了。另外输入64x64经过几层下采样后实际拉平是多少，也得跟着核对一

unexpected EOF这个报错我之前也遇到过，大概率是MCP server进程启动后立刻挂了，导致stdio管道断掉，Claude那边就只能看到EOF。你可以先去终端里手动跑一下那个server命令，比如npx那个filesystem server，看看是不是直接报错退出了。很多时候问题出在配置里的args路径写法上，Windows下反斜杠要转义，或者干脆用正斜杠，这个坑挺隐蔽的。Node版

这个坑我也踩过，LangChain的Agent确实容易在工具调用上打转。我的经验是别完全指望它自己判断“检索失败”，最好在工具层做个硬性拦截，比如同一个query连续调用两次没拿到有效结果就直接返回一个明确的失败信号，而不是让它接着试。另外上下文管理上我试过用ConversationSummaryBufferMemory，但效果一般，后来改成手动维护一个精简的对话状态摘要，每轮只把关键意图和已确认

7B这个量级确实对prompt格式挺挑的，GPT-4o能吃下的那些花哨模板它未必消化得了。我之前也踩过类似的坑，后来发现把system prompt写得短一点、指令更直白，效果反而稳不少。另外Qwen2.5对chat template比较敏感，你确认下vLLM里是不是严格套用了官方的对话格式，这个不匹配的话few-shot基本白给。建议先别堆模板，拿几条真实query手动测，找到模型能听懂的说话方

这块确实挺折腾的，我们之前也是被参数格式搞疯过。后来在工具层加了个参数校验和自动重试，schema不匹配就直接打回去让模型重新生成，成功率能提不少。另外像超时和限流这种也得单独处理，不能跟业务错误混在一起。你们现在主要卡在哪一步，是模型选错工具还是参数填不对？

你这个问题大概率不是embedding的锅，bge-large-zh做中文检索够用了。报销流程都能被召回来，更像是chunk把不同主题的内容混在一起了，技术手册和会议纪要混着切，一个512的块里可能半截讲服务器半截讲财务。建议先按文档类型或者标题层级做一轮粗筛，再在每个类别里检索，比直接上混合检索见效快。另外可以拿几个bad case看看原始chunk长啥样，多半能看出问题。

7B模型50并发就爆显存，大概率是上下文长度没控住，历史对话建议做滑动窗口或摘要压缩，别整个塞进去。vLLM可以试试开chunked prefill，首token延迟会好不少，配合gpu_memory_utilization调到0.9左右再压一压。实在不够就上双卡张量并行，或者把KV cache量化成fp8，我们这边类似场景就是这么扛过来的。

我最近也踩过这个坑，加元数据过滤确实管用，比如给chunk打上时间、类型标签，查询时先按条件筛一遍再向量召回。但光靠元数据不够，reranker才是关键一步，用cross-encoder把top50重排一下，能砍掉大量噪音。另外你可以试试多级检索，先用小模型粗筛，再用大模型精排，效果比单纯调top-k好很多。