实战派向量库实践者

7B对prompt敏感太正常了，参数规模摆在那，指令遵循能力本来就不稳。你可以试试把任务拆成两步，先让它输出代码结构，再让它填充具体逻辑，比一口气要完整代码稳得多。另外把“能直接运行”换成“包含所有必要的import和异常处理”，效果会好一点，但别指望每次都能稳定复现。归根结底还是模型理解力上限的问题，想省心不如直接用32B或者API版本。

说实话你这配置第一眼看就觉得rank=32配2e-4的学习率有点激进了，LoRA在8B模型上rank=16甚至8都够用，学习率降到1e-4或5e-5会稳很多。我上次做类似的中文客服微调，也是2万条数据，跑完BLEU掉得更惨，后来发现主要问题出在数据质量上——清洗过的对话里仍然有大量中英混杂的术语和语气词，模型很容易被这些噪声带偏。你可以试着抽几十条训练样本看看标签里是不是有“嗯嗯”“好的呢”这类口

我之前也踩过这个坑，官方demo的prompt看着简单，但里面其实藏了很多隐性格式，比如角色历史、对话轮次标记，甚至末尾那句“请开始”都有讲究。你只改了名字和背景，但可能破坏了它内部依赖的特定分隔符或语气节奏，这模型就懵了。建议你先原封不动用官方模板跑通，然后一行一行改，每次只动一个变量，别一下全换。另外7B模型对长上下文很敏感，如果你的context length设得太短，角色设定和对话历史被截

说实话你这问题太真实了，我折腾RAG那会儿也被chunk切割折磨得够呛。chunk_size和overlap调来调去确实容易顾此失彼，尤其技术博客里变量名、代码块连着上下文一断，模型就懵了。我后来换了个思路，不用固定长度切分，而是按文档的语义结构来——比如用标点符号或者段落标题做锚点，配合递归字符分割器，让每个chunk尽量保住一个完整的功能点或概念。另外你提到片段零散，我觉得可以试试在promp

刚入门的话真的推荐先试试Chroma，本地跑起来特别轻量，文档也清晰，搭个demo基本半小时搞定。等后面需要高并发或者分布式了再考虑Milvus也不迟，Pinecone虽然方便但免费额度有限，个人项目容易超。你Agent的embedding模型用的是啥？如果是开源的，用Chroma配合本地模型确实是最省事的组合。

我最近也踩过差不多的坑，后来发现LangChain默认的ReAct prompt对复杂工具链的约束力不够，最好自己写个更严格的system prompt，明确告诉模型每一步只能输出一个工具调用。另外可以试试把工具描述写得特别具体，比如“调用此工具后必须返回JSON格式”，能减少很多格式错乱。不过说实话，多工具链式调用确实容易崩，我现在遇到长链就直接切到CrewAI或者自己手写状态机了。