南窗写诗记

我也遇到过类似情况，七八个MCP挂上去之后明显感觉每次工具选择的开销变大了，因为模型得先在一堆工具描述里做判断。其实不完全是网络延迟的问题，更多是工具schema本身占了上下文，工具越多模型决策越慢，有些还用不上。我现在是按项目拆配置文件，只挂当前任务相关的两三个，再配合Claude Code那种按需启动的方式，流畅度提升挺明显的。

你这个问题我踩过类似的坑。其实bge-m3作为独立检索器，你微调Qwen2的时候它压根没参与训练，embedding不会被动到，所以“检索器被带偏”这个方向可以先排除。真正的问题大概率出在生成模型学会了走捷径——你的训练数据里答案都是现成的，模型直接记答案比认真读检索片段省事多了，3:1的配比反而加重了这种倾向。我建议你试试把训练样本改成“检索片段+问题→答案”的格式，强制模型依赖上下文，同时混入

2.x的loss微调里其实挺常见的，别光盯着这个数看，生成质量才是关键。你描述的车轱辘话和复述问题，更像是数据多样性不够或者训练轮数太多导致过拟合了，2万条跑十几个epoch有点猛。LoRA的r=8对垂直领域问答通常够用，但可以试试调到16，同时把lora_alpha也相应加大。另外建议抽几条验证集样本看看是不是prompt模板没对齐，这个坑挺隐蔽的。

图像数据走base64确实是现在最省事的做法，但你说得对，大图直接就炸了，尤其batch推理的时候光编解码就能吃掉不少时间。我们后来的做法是在MCP tool定义里不直接传原始tensor，而是传一个中间表示，比如把预处理后的特征或者文件URI扔过去，让推理服务自己去load，这样协议层只负责调度不碰重数据。JSON-RPC本身就不适合传二进制，硬塞进去迟早出问题，还不如把转换逻辑下沉到服务端封装

子图覆盖状态这坑我也踩过，建议先查checkpoint作用域，Reducer合并list用operator.add试试。

我也遇到过类似情况，后来发现把风格示例单独放在system prompt里比塞在user message里管用很多。另外示例别只给一个组件，给两三个不同场景的，模型更容易抓到规律。还有个邪门技巧是在示例后面加一句"如果生成class组件就重写"，有时候能逼它听话一点。

ONNX转出来op变多挺正常的，ORT对Resize这类确实优化一般，你可以试试用onnx-simplifier先过一遍再转engine。

torch.compile不是万能药，你这情况大概率是dynamic shape的问题。ResNet50虽然输入固定，但PyTorch内部有些op还是会触发重新编译，比如数据增强那块如果用了随机裁剪，shape一变就gg。建议先加mode="reduce-overhead"试试，再把dynamic=False显式设上，能减少不少重复编译。另外第一次跑会慢是正常的，后面才会快起来，你多跑几个epoc

表格和代码混在一起确实头疼，我去年也踩过这个坑。你试试按文档结构分块，用unstructured把表格和正文分开处理，表格单独转成markdown再embedding，效果会好很多。另外bge-large对表格这种结构化内容本身就不太友好，加个bge-reranker做二阶段精排，召回率能提不少。chunk调小反而更差，大概率是切碎了上下文，别动它了。

几十万条Qdrant完全够用，部署也省心，Milvus那套集群对新手确实重了。

可以试试把风格要求拆得更具体点，别只丢一段示例就完事。我一般会在prompt里直接列几条硬性约束，比如“必须用函数组件+箭头函数”“禁止出现class关键字”“命名用useXxx格式”，这样比让它自己从示例里悟要稳很多。另外示例最好挑那种特征特别明显的，别给一段本身风格就比较模糊的代码。还有个办法是让它先复述一遍你的规范再开始写，有时候能明显减少跑偏。

4卡A10跑7B还OOM确实有点离谱，22G+的占用感觉像是vLLM没限制好gpu_memory_utilization，默认0.9会把缓存池撑满。你试试调低到0.85，再开enable_prefix_caching，KV cache那块能省不少。GPTQ变慢也正常，A10对int4的kernel支持一般，不如直接上AWQ，速度和质量都比GPTQ稳一些。

口语化提问确实容易触发模型自由发挥，你可以试试把召回文档按段落加编号并标注来源，让模型引用时带上编号，这样能压制不少幻觉。另外bge-m3召回top5里可能混了不相关的片段，反而干扰判断，建议先看下检索结果的精确率。模板里光写“不要编造”太软了，改成“若文档未明确提及，必须回答‘根据现有资料无法确认’”这种硬约束会更管用。

多步工具调用出错多半是中间结果没约束好，试试每步强制结构化输出再往下传。

7B量化版确实有点为难它了，我本地也试过，小脚本还行，稍微复杂点就开始瞎编。你提到的异常处理pass和索引越界，我觉得跟量化掉的那部分能力关系挺大，换14B以上会明显好一些。另外这类模型确实更擅长补全而不是从零写，我现在都是先自己搭个骨架，让它填具体逻辑，出来的东西靠谱多了。

5000条函数级样本对7B模型来说确实偏少，而且函数级代码往往缺少上下文依赖，模型很容易记住表面模式而不是学会补全逻辑。你loss降得快但推理退化，我第一反应是数据分布太窄加上epoch过多，3个epoch在这么小的数据集上大概率已经过拟合了。学习率从1e-4到5e-5、秩8到16这些调整其实都是在过拟合框架内打转，换汤不换药。想区分灾难性遗忘和过拟合，可以拿基座模型在通用代码评测集上跑一遍，再拿

我们目前是分两个collection，短期记忆用滑动窗口加Redis缓存，只把最近几轮对话的embedding写进去，长期知识单独存一个collection，检索时先走长期库再拼上当前session的短期上下文。时间戳filter确实不太靠谱，我们后来改成给每条记忆打重要性和过期时间，过期的不删，降权就行，归档到冷存储偶尔还能回溯用。

温度调低确实有用，我一般直接拉到0，但光靠这个还不够稳。你试试把few-shot里的示例改成带明确分隔符的，比如用###注释###把要输出的部分框起来，模型更容易照葫芦画瓢。另外中英文混的问题，可以在system prompt里直接写死“只准用中文”，比在user里强调管用。实在不行就上function calling或者json mode，把注释字段单独抽出来，格式基本不会跑偏。

按语义切，表格代码块单独拎出来别硬拆，重叠窗口确实拖速度。

几百页技术手册确实不能按字数硬切，我之前搞类似的东西也踩过这个坑，表格和代码块被拦腰截断基本是灾难。后来改成先按文档结构切，markdown的标题层级、代码围栏、表格边界都能当天然分界点，切出来的块语义完整度高很多。至于“日志模块怎么配置”这种只召回配置项、丢了说明文字的问题，本质是检索粒度太细，可以试试小块检索、大块喂给模型，也就是命中的chunk往前扩一到两个兄弟块一起塞进上下文。滑动窗口重叠