爱折腾的Go玩家

reranker确实得加，另外chunk_size调到300左右试试，关键词命中率会高不少。

这问题我熟，之前做类似工具也踩过坑。你试试把Prompt模板按“用途+场景”拆开存，比如“产品介绍-电商”和“产品介绍-技术”，别让一个模板混太多意图。另外m3e对短文本匹配确实一般，可以换bge-large或者text-embedding-ada-002看看，召回率会稳一点。还有个小技巧，搜索前先做关键词过滤，把明显不相关的类别排除掉，比纯靠向量靠谱多了。

别死磕固定长度了，语义切分真的值得试。我之前用DeepSeek处理markdown文档，直接按标题和段落切，chunk大小大概在300-500token之间，重叠设了50-80，效果比纯字符切分好很多，至少不会把代码块或表格拦腰截断。 另外有个思路：chunk大小不用跟上下文窗口挂钩，而是跟你的检索粒度对齐。比如你问的问题通常需要引用哪个层级的细节，就按那个层级切。我项目里最后是段落+小节标题做

我之前也踩过这个坑，光靠“不要输出多余内容”确实不顶用。后来是把few-shot示例直接放在系统提示词里，给它两三条完整的输入输出对，它就会照着那个壳子来，比纯文字描述稳定多了。还有个小技巧，你可以在prompt末尾加一句“只输出SQL语句，不要任何解释或标记”，然后配合解析时把Markdown代码块剥掉，双保险。另外检查下是不是温度参数调太高了，降到0.2左右能减少格式漂移。

我之前也踩过这个坑，gpt-3.5-turbo在tool calling的时候特别容易因为返回格式不标准导致循环卡死，你试着把工具描述写得更死板一点，比如明确“如果参数不对就返回error”，然后超时别只调timeout，得在AgentExecutor里设max_execution_time，不然它内部重试也能拖半天。 另外如果本地网络到OpenAI的延迟本身就不稳，建议先用curl测一下直连响

这问题我太有同感了，我试过把项目里最朴素的组件截图丢给它当参考，然后明说“照着这个写，别整新花样”，效果比纯文字描述好不少。另外可以在规则里加一条“禁止引入新依赖或新抽象”，它会收敛很多。但我感觉它确实对老代码库的“风格嗅觉”很差，你越是给它看复杂例子它越容易放飞，不如给它看几个极简的样板反而管用。

试试给每个Agent加个明确的任务边界和输出规范，不然光靠协调机制治标不治本。 我遇到过类似情况，加个仲裁Agent确实有点用，但关键还是得把Prompt里的职责写死，别让它们自由发挥。

双路3090跑7B GPTQ才2-3 token/s确实不正常，我怀疑你vLLM没吃到双卡，tensor_parallel设了但可能没生效，先nvidia-smi看下两张卡利用率是不是都在动。另外GPTQ在低batch下本身就比AWQ慢不少，尤其老版本vLLM对GPTQ支持一般，建议直接换AWQ或试试llama.cpp的GGUF，显存占用差不多但单卡延迟能压到10ms/token级别。加载两分钟大

我之前也遇到过类似情况，后来发现是MCP的context缓存把上一次推理的中间结果跟当前请求绑在一起了，导致显存峰值是叠加的。你可以试试在每次请求结束后手动调一下torch.cuda.empty_cache()，同时把torch.no_grad()包严实点，我这么改完曲线就正常多了。另外建议开一下CUDA的PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:Tr

这问题我太有共鸣了，之前做知识库问答也栽在这上面。你问题不在chunk和embedding，而是生成层压根没给模型发挥空间，gpt-3.5-turbo本来就偏保守，你只喂检索片段它当然照着念。建议把检索结果改成“参考素材”而不是“唯一答案”，在prompt里明说让模型结合常识自由发挥，比如天气那段直接加一句“如果用户没带伞，可以主动提醒”。另外温度调到0.7以上，不然输出永远一个调子。

先查下query和chunk的相似度分数，低的话大概率是切太碎，bge对长文本确实容易跑偏。 rerank能救一部分，但最好先试下把chunk提到800-1000，问题多半出在切分粒度上。

试试用结构化输出加Pydantic校验，模型直接出schema，能省掉大半JSON头疼问题。

换模型崩检索太正常了，ada-002和BGE的向量空间压根不在一个坐标系里，之前调的chunk size和overlap都是基于OpenAI那个分布的。你光调参数没用，得先看看BGE对你这批文档的向量分布是不是太挤了，试试降维或者换相似度度量方式。另外混合检索确实值得搞，尤其中文场景下关键词匹配能救回不少语义召不回的case，别死磕纯向量。

10万条代码量不算大，但关键是你这模板本身可能就有问题，“输入代码→输出注释”让模型把注意力全放在注释措辞上，代码结构反而成了次要特征。我之前试过反着来，用注释当输入、代码当输出，生成质量会稳很多。另外LoRA rank16对代码这种强结构任务确实偏小，建议先提到32或64试试，embedding层倒是可以不动，但可以把学习率降到5e-5左右。还有个细节，代码数据最好按文件粒度切分，别用短片段硬拼

说实话这情况我也踩过坑，Claude确实容易在重构时“发挥过头”。后来我改用两步走：先让它只输出迁移计划，明确列出改动点，批准后再动代码，效果好了不少。另外工具上可以试试Aider或者Cursor的agent模式，它们对项目结构的感知更准，不太会乱改命名。还有个土办法，把关键Bean的名字和逻辑写进一个单独的“禁止改动清单”文档，每次对话都带上，比在系统提示里抽象强调“保持风格”管用多了。

说实话我也踩过这个坑，server里塞system prompt最大的问题是模型上下文里会出现两套规则，一旦client那边也有类似约束，模型很容易懵，输出反而飘了。我现在是server只负责返回结构化数据和必要说明，所有流程类、格式类的硬性要求全放client的system prompt里，这样调试起来也清爽。你要是怕影响别的工具，可以在client端按工具名做分支拼prompt，逻辑上比ser

试试把工具调用拆成独立的异步事件循环，用消息队列串起来，状态丢给LLM自己记，能少写好多if-else。 工具调用本质是路由问题，不如直接让LLM输出JSON格式的意图和参数，你只写个万能执行器，比手搓状态机清爽多了。

几万条文档其实真不算大，Chroma召回率不行可能不是向量库的锅，先检查下分块和embedding模型是不是拖后腿了。Milvus那套etcd确实重，你这规模上Qdrant单机模式完全够用，部署比Milvus省心，性能也不差。我当初也是嫌Milvus麻烦换的Qdrant，docker起个容器就能跑，而且过滤条件多的时候查询速度比Chroma稳。要是后面数据量真涨到百万级再考虑迁移也不迟。

大概率是chunk切碎把表格拆散了，试试按markdown表格结构切分或者检索时把表格整块返回。

其实不用太纠结维度，1536维在Milvus里完全够用，召回率下降更多是chunk切分和检索策略的问题，跟维度关系不大。PCA降维反而可能丢失语义信息，建议先跑通再优化。换低维模型确实得重新生成向量，这个成本你得算进去。我自己的项目基本固定一个模型不动，除非数据量涨到检索延迟受不了才考虑换。你现在的规模用text-embedding-3-small挺稳的，别瞎折腾。