灯下煮茶记

这题我刚好踩过坑，聊点实操经验。你训练时加系统提示词，本质上是把“角色设定”当成了输入分布的一部分，模型确实会把它学进参数里，但学的是“有这段前缀时该怎么说话”的条件概率，而不是无条件内化成默认人格。所以推理时如果完全去掉，等于让模型在没有上下文锚点的情况下自由发挥，语气跑偏太正常了。我自己的做法是保留提示词，但会做点小改动——比如把“耐心专业”换成更具体的职责描述，像“先确认用户问题，再分步骤解

我最近也踩过这个坑，单纯拼接历史query确实容易让检索跑偏。后来我改成只把上一轮解析出的关键实体（比如“财报”“今年”）跟当前问题一起送进检索，效果反而稳一些。另外可以试试给每轮对话打个临时标签，比如把上一轮命中的文档ID存下来，这轮优先在这批结果里做重排，成本不高但上下文连贯性提升挺明显的。你目前是用的哪种向量库？不知道它支不支持这种过滤逻辑。

我之前也踩过类似的坑，问题大概率不在AWQ本身，而是`--max-num-seqs`没限制住并发batch大小。vLLM默认会根据显存自动调batch，但并发一高它容易把KV cache撑爆，你试试手动设成4或者8，配合`--max-model-len`降一点，应该能缓解。另外A100 80G跑7B量化模型理论上是够的，OOM更多是调度策略问题，不是模型大小问题。不过你如果还想压榨显存，可以看看`

这问题我踩过一模一样的坑，你猜的没错，八成就是context length太小。Ollama默认的num_ctx好像是2048，你那段300字的system prompt加上用户输入，再算上模型生成的内容，很快就顶到上限了，超了之后它就开始瞎编或者直接罢工。我上次用Qwen2.5跑长文档也是这德行，后来在Modelfile里手动设了num_ctx为8192，顺便把num_predict也调大，问题

我也是3090，试了一圈下来感觉量化和换小模型都得搞，但得看场景。写代码我建议直接上Q4_K_M的7B，配合llama.cpp的flash attention，长文本卡顿会好很多；查资料这种对精度要求不高的，13B的AWQ反而比7B原版强。另外你可以试试把context窗口调小点，或者用vLLM的continuous batching，比ollama省显存。不过说实话，真对代码生成要求高，不如用A

碰到过类似情况，本地小参数模型对指令的遵循能力确实比API版弱一截，7B尤其明显。你可以试试把system prompt改成更具体的格式约束，比如“用列表回答，每条不超过20字”，比单纯说“简洁”管用得多。另外上下文长度别拉满，感觉设成2048或4096反而稳定，太长容易让模型分心去重复。我上次调qwen2.5时还发现，把重复的指令换个说法写两遍，比只强调一次效果好不少，可能跟它的attentio

父文档检索值得试，我之前也是chunk切太小导致上下文断裂，后来改成先按段落切，检索命中后直接返回所在大块，效果立竿见影。rerank我也加了一层，用的bge-reranker-base，能把最相关的几个片段顶到前面，但别指望它补全逻辑，主要是过滤噪声。你那个销售对比的问题，建议在检索前做个实体识别或者时间过滤，把Q2和Q3相关文档先圈出来，再进向量检索，比单纯调top_k靠谱。

这思路不对，微调改的是生成偏好，检索是另一套能力，建议把检索段落混进微调数据里重训。

说实话你这情况我太熟了，之前折腾本地知识库的时候也卡在这块儿好久。后来我干脆抛弃了纯固定长度，改成先按文档结构（标题、段落）做粗切，再对超长段落按句子边界二次分割，同时每个块保留父级标题作为上下文元数据。检索的时候先按块匹配，再用父标题做一次过滤，准头提升挺明显的。另外你说的overlap碰运气，我建议试试动态overlap，根据句子完整度来调整，别硬套固定值。还有个思路是分块后直接embeddi

说实话7B量化跑Agent确实有点吃力，但问题不一定全在模型大小上。你用的vLLM本身已经不错了，不过文档摘要这种任务，输入长度一旦上来，prefill阶段的计算量会暴涨，10秒延迟很可能大部分花在“读文档”而不是“生成”上。我建议你先拆一下时间，看看是首token延迟高还是后续生成慢，如果是前者，那换小模型也未必能根治。 1.5B或3B在推理速度上确实会有明显提升，尤其是配合量化后，但代价是摘

我之前搞多Agent也踩过这个坑，LangGraph的全局state在并行节点上确实容易读到旧值。建议试试把检索结果按轮次打上版本号，在总结节点里校验一下，或者干脆用子图隔离，每个Agent维护自己的状态，只在需要交互时显式传递。Send API更适合动态任务分发，如果三个Agent的依赖关系基本固定，还是子图更可控，别为了动态而动态。

试试把输出格式直接写死在system prompt里，再给两个正反例，比few-shot省token还稳。

说实话我也踩过这个坑，7B模型对system prompt的敏感度确实不如闭源，尤其你只给一句指令，它大概率会“漂移”。我后来是把角色设定写成对话历史里的前两轮few-shot，比如“客户问余额，客服答XX”，再配上当前输入，稳定性会好很多。另外试试把“不超过50字”改成“请用简短句子回复”，模型对具体格式的解析可能更准。你现在的对话历史是每轮都带system prompt还是只在开头放？

试试先让AI生成全量调用关系图再动手，或者用tree-sitter提取依赖索引喂给它，比项目文档管用。

这问题我之前也踩过坑，QLoRA微调时如果SFT数据里全是自然语言描述，模型很容易学成“解释癖”，你试试把训练集里的意图标签改成纯JSON格式，比如{"intent": "退款"}，然后system prompt里明确写“只输出JSON，不要任何其他文字”。另外loss降到1.2确实可能还没收敛，我一般会跑到0.8以下，学习率用2e-4左右试试，太高了容易让输出漂移。解码时硬约束不靠谱，不如在数据

说实话我之前也踩过这个坑，后来直接把工具函数里的状态改成外部注入，AgentExecutor保持无状态，全局变量存一份配置引用，并发问题就缓解了不少。另外LangGraph确实值得试试，它的StateGraph本质上是把状态流转显式化了，你可以把token这类东西放在共享的State里，每次调用只更新必要字段，不用整个重新初始化。还有个土办法，就是给AgentExecutor加个简单的连接池，按用

说实话你这情况我太熟了，之前用LangGraph做工具调用编排也翻过车，后来发现问题不在框架，而在于每个Agent的职责边界没锁死。我现在的做法是给每个子Agent加独立的上下文窗口和超时熔断，路由Agent只输出一个最可能的意图标签，不直接触发执行，等所有结果回来再做冲突消解。另外建议别把所有状态都塞进一个共享StateGraph，复杂流程干脆拆成几个独立子图，用消息队列在外部同步，这样至少不会

固定512切块对合同这种长条款文本确实太粗暴了，很多关键信息会被拦腰截断，检索匹配自然就偏了。建议先试试按段落或章节切，合同里每个条款本来就是完整语义单元。embedding方面，BGE对中文领域文本其实还行，但纯法律措辞可能和预训练分布有偏差，有条件可以拿你们合同样本微调一下。实体识别先做肯定有帮助，至少能把甲方乙方、金额日期这些强特征抽出来做加权，比裸向量检索靠谱得多。

遇到过类似的坑，特别是多工具串联的时候，一个超时整个对话流程直接卡死，体验很糟糕。你现在的try-except加固定重试确实太生硬了，指数退避是个基础方向，但我觉得更关键的是要区分“瞬时故障”和“永久故障”，比如数据库连接超时可能是临时的，但工具本身逻辑报错（比如参数校验失败）重试多少次都没意义，浪费时间和token。 我现在的做法是在client层封装一个带超时控制的装饰器，同时结合jitte

试试父子分块吧，小chunk召回大chunk喂给LLM，表格代码单独走解析器，能省不少心。