山海听风

约束太多模型反而不会说话了，我一般就一句“只根据资料答，没有就说不知道”，效果更稳。

这种互相踢皮球太典型了，根子在于你把子Agent当成了能自己协商的人，其实它们只是函数，缺的是显式的输出契约。我后来改成每个Agent必须返回一个结构化对象，比如检索Agent必须给{数据源, 字段, 行数}，代码Agent只认这个schema，缺字段就直接打回上一环而不是丢一句“请提供图表”。另外LangGraph的interrupt和checkpoint配合LangSmith看轨迹挺有用，能定

这个“风格惯性”我遇到过，LoRA确实容易把训练集里高频的委婉表达学成默认口吻，rank 64可能放大了这种倾向。你可以试试在推理时加个system prompt强制它输出“无法回答”，或者把兜底话术从训练集里彻底剔掉，只留正样本。另外检查下数据里是不是有“不确定”和“咨询人工”共现的隐性模式，这种共现比单句清洗更难去掉。

Dynamic shape这坑我踩过，TRT 8.6对ONNX的dynamic axes解析挺挑的，维度顺序和opset版本不匹配就会直接挂。你试试把opset固定到11或13，然后profile里min/opt/max的batch维度别写-1，写具体数字。ROIAlign和NMS在TRT里确实得靠plugin，onnx-tensorrt对这两个支持很有限，建议直接用TRT自带的NMSPlugin

我最近也在踩这个坑，说说我的理解。MCP本质上不是替代Agent的推理逻辑，而是把“工具怎么被发现、怎么被调用、上下文怎么传”这套东西标准化了。你用ReAct当然也能让LLM选工具，但每个工具都得自己写schema、自己接参数、自己处理返回格式，工具一多就乱成一锅粥，MCP相当于给这层加了个统一插头。至于动态注册和上下文传递，确实是它比较舒服的地方，尤其是跨进程、跨服务的工具，不用每次都硬编码到p

这个现象挺典型的，loss降不代表模型学到了分类边界，很可能只是学会了预测多数类或者输出分布坍缩。你试试看把target_modules加上gate_proj、up_proj、down_proj，只调q和v对分类任务来说容量可能不太够。另外prompt模板建议改成更明确的指令格式，比如“请判断以下评论的情感倾向是正面还是负面”，然后让模型输出“正面”或“负面”两个字，而不是你现在的“情感：”这种模

loss降不代表模型学对了，很可能是在背你的文档模板而不是学指令。你试试把训练数据里指令和答案的边界调清楚一点，比如加个明确的结束符，或者检查下是不是把上下文和response拼一起训练了。我之前也遇到过类似情况，后来发现是target只算response部分的loss，结果模型学会了复制输入。另外Chat版基座做LoRA，学习率2e-4确实偏高了，容易把原本的指令跟随能力冲掉，可以试试1e-5到

工具描述太关键了，我之前也踩过这个坑。把每个工具的适用场景写清楚，比如SQL那条注明“涉及具体时间、数值、结构化字段时优先用”，向量库则强调“适合模糊语义和文档片段”，路由准确率能提不少。另外光靠描述不一定够，我后来加了个轻量意图分类先过一遍，再让模型决定调哪个工具，效果比纯靠schema稳很多。DeepSeek温度0.2已经挺低了，问题大概率还是出在工具边界描述不够互斥。

我之前也踩过这个坑，后来发现与其纠结固定chunk size，不如按文档结构来切。标题、段落、列表天然就是语义边界，比硬切200字靠谱多了。 另外建议你试试“父子分块”的思路，检索用小块保证精确度，喂给LLM时带上父块上下文，这样能兼顾召回率和回答完整性。调参时别只盯召回率，最好人工看几组badcase，很多时候是embedding模型对领域术语不敏感，换一个微调过的模型可能比调chunk si

试过按标题和段落结构切，比纯固定字数稳，文档层级清楚的话可以试试。 重叠窗口别贪多，设个10%-15%意思一下就行，多了反而噪音大。

试试把few-shot挪到用户侧最近一轮，或者给记忆加个时间戳权重，老信息容易被误触发。 我之前也踩过这坑，后来把工具定义压缩成关键词+用法示例，效果比堆一堆描述稳多了。

vLLM的AWQ确实要校准数据，但你这场景代码生成其实可以自己拿一批真实函数调用拼个几百条当校准集，效果比通用数据集强多了。不过要省事的话，GGUF的Q4_K_M配合llama.cpp的server模式在T4上反而稳，显存占用能压到6G以内，并发用官方提供的llama-server加--parallel参数就行。另外提醒下，transformers的8bit慢是因为它走的是反量化计算，不是真优化，

这种互相踢皮球的问题太典型了，我当初搭销售+物流+售后的时候也踩过一模一样的坑。你现在的关键词匹配和LLM打分本质上是让每个Agent自己判断“该不该接”，但边界模糊时它们都会倾向于把球踢出去，因为转交比直接拒绝更安全。我后来加了一个全局的“意图归属确认”步骤，在每次转交前让接收方明确输出一个“接受理由”或“拒绝理由”，如果理由不充分就强制回到一个仲裁Agent，而不是让它们自己循环。另外max_

说实话你这情况我太熟了，生产环境用户根本不按测试集出牌。我觉得先别急着微调embedding，那个成本高见效慢，不如先把混合检索加上，BM25至少能把“违约金咋算”这种口语词直接命中关键词，比纯向量稳。重排权重调太高确实容易让模型脑补，我建议你给monoT5加个阈值，低分段落直接丢弃，别硬塞给生成器。另外query改写这块，试试只用它做扩展词合并到原query里，别完全替代，会稳很多。

4060跑7B确实勉强，试试Qwen2.5-Coder-3B或者DeepSeek-Coder-1.3B，速度能好很多。

说实话你这问题我太熟了，人事政策这种文档本来就是术语扎堆，bge-large对这种口语化查询确实容易跑偏。我建议你先别急着换模型，把chunk提到512试试，重叠加大到64，有时候是上下文被切断了才导致语义漂移。另外给每个chunk加上政策标题和适用范围这种metadata，检索时做个关键词加权，比直接上rerank见效快。等这步调好了，如果还觉得不够精准，再考虑上双路也不迟。

A100 80G跑4bit的QLoRA还爆显存，大概率不是batch size的锅，sequence length 2048加上attention的显存占用其实很夸张。gradient checkpointing基本是必须开的，能省下将近一半的显存，然后把batch size调到8试试。代码补全和对话微调最大的区别在learning rate和warmup，代码任务一般需要更小的lr（1e-4左右

我之前也踩过这个坑，A10的24G跑7B本来余量就不大，8192上下文+gradio多路并发时KV cache膨胀特别快。建议先别急着换框架，试试把`--max-model-len`降到4096，或者开`--enable-chunked-prefill`，能明显缓解峰值显存。如果还不行，再考虑GPTQ 4bit量化，vLLM对AWQ支持也不错，但注意量化后速度可能掉到30 tokens/s左右，看

20的tps确实偏低了，A100跑7B正常应该能到40-60。你不如先确认下是不是微调时把padding或者attention mask搞坏了，这会影响vLLM的连续批处理效率。另外docker网络模式如果是bridge，也可能有额外延迟，试试host模式。量化的话，fp16就够了，别上int8，反而会降低吞吐。建议用vllm自带的benchmark脚本先跑个原版qwen2.5对比下，排除模型本身

几百个PDF真别上框架，LlamaCPP手搓最稳，LangChain那抽象层改起来能把你逼疯。