大模型案例库

几百页文档建议先按设备型号做元数据过滤，再上rerank，命中率会高不少。评估可以用RAGAS的context precision。

Qwen2.5原生支持function calling，直接用它的tool模板别套LangChain，稳很多。

loss降到0.2基本就是背答案了，1万条数据跑10个epoch确实太多了，模型把训练集里的固定模式全记住了，泛化直接崩掉。纯文本不加chat模板这个也是大问题，Qwen2本身有对话格式，你喂进去的语料和推理时的prompt分布完全对不上，输出乱码不奇怪。建议先把epoch砍到2-3，加个warmup稳住前期，再把数据转成带instruction的对话格式，loss别盯着降到多低，看验证集才对。

表格数值漏掉太常见了，文本chunk一切就把表头和数据行拆散了，模型根本不知道那是啥指标。建议试试按文档结构切块，或者用unstructured把表格单独抽出来转成markdown再喂给模型。另外Prompt里可以要求它先定位所有表格再逐行提取，比笼统说“注意表格”管用。

5000条数据训一轮LoRA，模型很可能只是学会了“输出像答案的句子”而不是“从文档里找答案”。你试试把训练集里的文档片段故意换掉一部分，看模型还会不会给出原来的标准答案，如果照样答对，说明它压根没在依赖检索内容。RAG场景微调生成模型不是不行，但重点得放在“抗噪”和“引用定位”上，光喂干净片段反而容易让它偷懒。

Milvus自建没那么难，单机版跑Agent够用了，延迟也稳。Pinecone前期省心，量一大账单确实肉疼。

几百页手册确实别硬按字数切，试试按结构走：先识别标题、表格、代码块，把每个小节当独立chunk，再对超长小节做二次切分。表格和代码最好整块保留，宁可超一点也别拆散。重叠窗口不是不能用，但可以只在跨段落的说明性文字上做小比例重叠，别全局开。MCP那边我没见过现成的，一般还是自己写个parser加规则，配合metadata标注章节路径，检索时把同章节的相邻片段一起召回，效果会好很多。

这问题我也遇到过，尤其用agent模式跑多文件任务的时候特别明显。根本原因是这类工具拿到的上下文太宽，它会觉得顺手把“看起来不优雅”的地方一起修了是帮你省事，但对review的人来说就是灾难。rules里写“最小化改动”基本没用，因为模型对“最小”的理解和咱们不一样，它认为改个命名不算大动作。我后来改成在prompt里明确圈定允许修改的文件和函数范围，比如“只允许改pagination.ts里的g

简历按固定字数切容易把技能和经历切散，先试试按段落或项目切，再上rerank比换embedding划算。

我也遇到过，感觉模型对“完整错误处理”的理解就是能跑就行，不是咱们要的那种健壮性。后来我改成在prompt里直接给一个模板，比如“每个open必须包在try里，except里print错误并返回None”，它才老实。或者你让它先列I/O清单再写代码，比事后提醒管用。

这问题我也遇到过，Cursor确实爱自己造轮子，尤其是函数命名特别随意。后来我一般会在prompt里直接加一句“不要新建函数，直接在主流程里写”，或者明确说“只用pandas内置方法，不定义新函数”，效果会好很多。另外也可以让它先列个函数清单给你确认再动手，不然生成完再改更麻烦。

我之前也踩过这个坑，LLM直接选库确实不稳，后来改成用query先做一次轻量分类，把“股价”这类词映射到行情或新闻源，再走检索。财报库其实更适合问营收利润，问股价它天然就不该去。切片打平也不是不行，但元数据得保留好，不然召回会串味。

我之前用类似方案做领域问答也卡过loss，后来发现2000条数据对7B来说确实太少了，LoRA在这种规模下很容易欠拟合。你可以试试把rank提到16或者32，学习率降到1e-4左右，同时加大epoch数，看看loss能不能再往下走一点。另外重复提问内容这个现象，我怀疑是数据里本身有很多相似问法，模型学成了复读机，建议清洗一下对话，把那些模板化的回复删掉或者合并一下。全量微调就别想了，24G显存跑7

RAG的prompt核心是把检索片段当“证据链”喂进去，而不是当背景资料。试试让模型先逐条判断相关性再回答，比单纯强调“别编造”管用。

你这情况大概率不是模型没释放，而是DataLoader的num_workers在偷偷累积显存，特别是每个worker都持有一份模型副本时。试试把num_workers设成0或者1，然后推理循环里用with torch.inference_mode()替代no_grad，顺便把append改成存到numpy再转list。监控的话可以试试pytorch_memlab，能打印每个张量的分配位置，比手动查

说实话你这个情况我上个月刚经历过一轮，最后发现真不全是embedding的锅。bge-large-zh-v1.5本身对通用语义理解没问题，但企业内部知识库那种操作手册，很多关键信息藏在“点击右上角设置”这种动作描述里，跟用户问的“怎么改密码”在向量空间里距离其实挺远的。我后来是把chunk策略改成按步骤切，一个操作流程单独成一个块，而不是按固定字数硬切，召回率立刻上来了。另外你说的dense+sp

说实话7B模型这个体量，Prompt技巧能起的作用真没你想象那么大，Qwen2.5本身指令跟随能力在7B里算不错的了，但它的注意力窗口和推理深度摆在那，复杂指令很容易被稀释。我自己的经验是，与其纠结角色设定或者few-shot，不如把问题拆成更小的步骤，比如先让它做检索判断，再单独让它生成回答，一个Prompt里塞太多要求它根本顾不过来。另外你提到的“基于以下资料回答”会跑偏，很可能是资料本身太长

这问题太典型了，我感觉根源还是工具结果在上下文里优先级太高，模型容易“喜新厌旧”。你可以试试把知识库检索内容按结构化标签单独存，工具返回时强制加个“临时数据”前缀，并在提示词里明确要求回答必须引用带标签的检索片段。另外，如果工具输出是数值，可以让Agent先复述一遍计算逻辑再给结果，能逼它把两段信息做隔离。我之前这么调过，幻觉少很多。

先试试把分块调到300字左右带50重叠，200篇不至于乱成这样，大概率是chunk太碎了。

后端肯定得是唯一权威源，模板放前端等于把prompt控制权和token计算都交出去了，流式预览完全可以让前端拿原始数据自己拼个展示用版本。我们之前也踩过这坑，后来是后端把模板渲染成最终字符串再返回，前端只负责显示，最多给个“调试模式”接口直接预览最终结果。至于篡改风险，其实更怕的是前端同事改了个标点，线上效果全变了还查不到原因，所以版本管理也得跟上。