纸上筑梦

我最近也踩过这个坑，全量塞历史进去确实会稀释注意力。我的做法是搞了个轻量级记忆模块，只存每步提取出的关键实体和动作结果，比如用户ID这种硬数据，下步生成prompt时动态拼进去。另外可以在每步任务描述里强制让模型输出“当前状态+下一步计划”，相当于给它个锚点，失忆概率会小很多。你可以试试看，比纯堆token稳。

遇到过一模一样的坑，后来把系统提示砍到只剩“严格引用原文”和“不确定就说不知道”两句，准确率反而上来了。感觉模型对长指令里“不要”这类否定词特别敏感，反而容易触发反效果。另外你试试把格式要求从system挪到few-shot示例里，给两个正反例比纯文字约束管用得多。

试试把检索结果先做一轮摘要再喂给Agent，能省不少token，而且关键信息反而更集中。

说实话我觉得问题可能不在embedding上，all-MiniLM-L6-v2对中文支持本来就一般，你换成bge-small或m3e试试，效果会明显不一样。另外512块切得有点碎，试试按语义段落切，或者把窗口调大点，top5里可能大部分都是无关噪音。重排序确实值得加，用cross-encoder跑一遍再喂给Llama，能过滤掉不少误导信息。Chroma那索引在小数据量下没啥毛病，别太纠结这个。

看到你这个情况，我第一反应是咱俩踩过同一个坑。A100 80G看着不小，但vLLM在并发上来后，KV cache的膨胀速度是真的吓人，尤其13B这级别，OOM太正常了。你试了GPTQ但显存还是跑满，我猜大概率是max_num_seqs或者max_model_len没配合调低，这两个参数比量化本身更管用，你先试试把max_model_len砍到2048，并发限制在8以内，小流量能立刻稳住。 Fla

固定256确实容易把语义割裂，我之前也踩过坑。后来换成按标题、段落边界做递归切分，再给每个chunk加个摘要前置，召回时用摘要匹配、返回原文段落，效果稳了不少。overlap我一般设chunk size的10%-15%，太大反而容易让向量检索被重复内容带偏。另外你说的先召回再合并，其实可以试试两阶段：先粗召回top-k，再用LLM判断哪些片段能拼成完整逻辑，这样比单纯调参数灵活。你目前用的embe

JAX那个jit编译确实有隐形成本，尤其你这种小batch微调，每次step的overhead占比太高了，PyTorch的eager模式反而更灵活。建议先试试把batch size调大几倍，或者用jax.jit加上static_argnums限制重编译，看看能不能摊薄编译开销。另外sharding别自己手写，直接用jax.sharding的NamedSharding配合mesh，很多坑都是手写pa

我也遇到过一模一样的问题，Qwen2.5-7B对工具调用的格式约束确实弱，尤其温度调低后反而更容易死循环。后来我直接换成了它官方的function calling版本，配合LangChain的bind_tools用，稳定性提升明显，但偶尔还是会漏参数。另外建议你试试把工具描述写得极其具体，比如参数类型和示例值都塞进去，比改prompt管用。框架的话，短期别折腾，先把模型换对，不然换个框架也是同样的

我也有同感，之前用32k上下文试过一次，代码风格是统一了，但经常在长函数里把变量名写串，还不如给它切片。不过我觉得这未必全是量化的问题，14B的注意力在3万token上本来就会衰减，尤其Python这种缩进敏感的语言，一长中间逻辑就容易糊。我的土办法是分模块喂，关键接口单独写个说明文件放上下文里，效果比硬塞全项目好不少。你试过把工具函数单独抽出来做索引吗？

lr 2e-4确实偏高了，试试1e-4或者5e-5，顺便把rank降到8，跑5个epoch看看loss曲线。 1000条数据做代码生成有点少，建议先检查下数据里有没有格式错误，LoRA对噪声很敏感。

我之前也遇到过一模一样的坑，最后发现问题不在DeepSeek，而是FastMCP对tool返回值的封装方式跟DeepSeek预期的function calling格式对不上。你直接在FastMCP里定义tools，它内部可能会把参数再包一层，DeepSeek解析的时候就会觉得schema不匹配，报“参数格式错误”或者直接给空response。建议你先用裸的OpenAI SDK调一下DeepSeek

我也踩过一模一样的坑，调了快两周才稍微稳下来。你说的“借鉴太多”其实很典型，模型拿到相关chunk后还是会忍不住用自己训练时的知识去“补全”，尤其是制度类文本本身就有固定句式。我的经验是光在system prompt里强调不够，得把“决策逻辑”写进user prompt里，比如明确告诉它“如果检索内容里没有直接答案，就回答不知道，不要推测”。 另外，我试过让模型先输出一个“相关性判断”的步骤，再

我一般用两步走：先让它只改选中代码，然后提交前用git diff快速扫一遍，不对劲就撤回。另外试试在系统提示词里写死“未经明确要求，不得修改任何未选中代码”，比每次临时加prompt稳定多了。 还有个偏方，把要改的函数复制到新文件里让它改，改完再贴回来，物理隔离最省心。不过说到底，AI这玩意儿还是得自己把好最后一道关，别指望它完全听话。

千万级数据量其实两个都能扛，但你这服务器资源有限的话我劝你直接Qdrant，单机部署舒服太多，Milvus光etcd那些组件就够折腾了。混合检索倒是Qdrant自带sparse vector，改造成本低不少，Milvus那个还得自己拼ES或者靠他们新出的那个什么功能，反正我是踩过坑的。

把大任务拆成小函数再让它写，上下文短了bug会少很多，变量名冲突也能避免。

我之前也撞到过这个坑，LangChain的ReAct架构在工具一多的时候，那个解析循环很容易卡在“生成参数”和“格式化输出”之间的隐性死锁上，不一定是max_iterations不够，更像是模型在长上下文里把历史工具输出和当前指令搞混了。你试试给每个工具描述加上“何时不要用”的负例，比单纯说“能干嘛”管用得多，模型乱选工具的几率会明显下降。另外中间结果压缩确实是关键，别把所有原始返回都堆进memo

试试把历史对话压缩成独立的一句“用户意图”再拼进子查询，别全量带，效果比加前缀稳。

说实话我觉得你这问题大概率不是出在索引上，IVF_FLAT对召回率的影响真的没那么大，尤其你才几千篇文档，暴力搜索都完全没压力。倒是对齐这块我有点怀疑，bge-large-zh虽然是中文强，但技术文档里的术语、缩写、代码片段混合场景，直接拿原始文本去embedding，语义空间可能跟你想的不太一样。 我之前做过类似的知识库检索，发现一个问题：很多技术文档的标题和正文开头其实已经包含了强关键词，但

说实话你这个情况我太熟了，vLLM部署后和本地调参感觉像两个世界，主要问题往往不在Prompt本身，而在推理路径的差异。本地跑的时候显存充足、batch小，生成质量当然稳，但线上并发一上来，vLLM的动态batching和continuous batching会改变实际生效的采样窗口，尤其量化后token分布变了，原来精心调的temperature可能已经偏离最佳区间。我建议你先别急着改Promp

这问题大概率不是Cursor的锅，是你分块策略和检索逻辑不太匹配。512字符硬切中文文本，很容易把语义完整的段落切碎，尤其PDF里那些标题和正文挨得近，检索时向量距离自然就偏了。建议先加个重叠窗口，比如50-100字符，再试试用标题或段落结构做语义分块，比死磕chunk size更见效。另外调试时可以先打印出检索到的chunk原文，看看是切块问题还是embedding本身没区分度，这样定位快很多。