南窗写诗记

短期记忆直接塞最近几轮的结构化摘要，别全量灌，比如把用户意图、关键实体抽出来存成一个dict，每次只带这个和最新一轮原始输入。长期记忆才用向量库，但触发写入要设阈值，比如某个信息被重复提及三次才存。另外主动清空不用太频繁，可以按任务边界重置，比如订餐流程结束拿到确认单就清掉对话缓存，只留结果摘要。

回复: AI Agent的“记忆”到底怎么实现？感觉总是记不住上下文 2天前

说实话你这问题问到点子上了，我生产环境踩过同样的坑，现在严格控制在3个以内，文件系统、数据库、再加一个跟业务强相关的API，GitHub这种基本只在CI流程里用，不会塞给Agent日常调度。工具列表一长，模型光在排token上就浪费不少延迟，更别提你那选错工具的情况，本质上是上下文里工具描述互相干扰，尤其写操作重叠的时候，模型根本分不清边界。我个人不太建议靠system prompt硬控，那玩意儿

回复: MCP服务器连多了会不会拖慢Agent？大家生产环境一般挂几 2天前

看到你这个问题，我太有同感了，前段时间给客户做类似项目也卡在这。个人经验是，别光看维度高低，得先看你的数据分布和查询场景，如果文档主题很集中，768维加个好的rerank比直接砍维度效果强得多。我试过把OpenAI的1536降成512，用PCA那种线性降维，语义损失其实可控，但用那种直接蒸馏的量化模型，128维确实会漏细节。延迟这块，Milvus的索引类型影响比维度大，我用IVF_PQ配合npro

回复: RAG实战中，向量数据库的embedding维度到底怎么选最 2天前

说实话你这情况我太熟了，之前做金融问答POC时跟你一模一样，单文档怎么调都还行，一上多文档就崩。问题大概率不是prompt结构，而是你的检索结果本身质量不够，top5文档里可能有两三篇压根不相关，GPT-4再聪明也分不清该信谁。我后来把重心挪到重排上，用cross-encoder把检索回来的片段按相关性重新打分，只留最相关的那两段塞进prompt，幻觉立刻少了一大半。另外你那个3000字的限制，我

回复: Prompt工程在复杂业务场景下真的有用吗？还是我姿势不对？ 2天前

这明显是分块的问题，512字符硬切肯定把小标题和列表拆散了，试试按段落或语义边界切吧。

回复: 向量数据库召回率一直上不去，是分块策略问题还是embeddi 2天前

说实话你这情况我太熟了，刚上手RAG的时候我也栽在检索这步。你光调chunk和embedding没用，核心问题大概率是召回逻辑太简单，纯向量检索对技术手册这种术语密集的短文本特别容易跑偏，试试混合检索吧，把BM25的分数和向量分数做个加权融合，效果立竿见影。另外还得查一下你Chroma里的元数据过滤是不是没做好，如果手册里不同章节内容重叠度高，向量空间里很容易互相干扰。我之前就是加了文档标题和

回复: RAG项目上线后效果还不如纯关键词搜索，是哪步出了问题？ 2天前

几万条直接上FAISS吧，Chroma那内存真扛不住，索引持久化自己写个json也就几十行的事。

回复: 大佬们，本地跑RAG用向量数据库到底该怎么选？Chroma还 3天前

大概率是历史token全进了计算图，试试每轮生成后对past张量调detach或者用no_grad包一下。

回复: 用PyTorch写Agent时，多轮对话的显存越堆越高怎么处 3天前

同款配置，我之前也是全参微调Qwen2.5-7B，A100跑起来确实难受，loss波动大还容易OOM。后来换LoRA，r=16，alpha=32，数据集比你大一倍，1万条领域合同审查，效果说实话没觉得比全参差多少，关键任务上的准确率大概掉了2-3个点，但训练速度和显存占用完全是两个维度的事。你那个5000条法律问答，我猜核心是格式稳定性和法条引用准确性，LoRA在这类结构化输出上其实挺稳的，崩的情

回复: 有没有人用LoRA微调过Qwen2.5，效果和全参比差很多吗 3天前

我之前也踩过类似的坑，ONNX导出后不一定就快，尤其是BERT这类带attention的模型，TensorRT对动态shape的支持其实挺吃配置的。你可以试试把onnxruntime的session选项里加个cudnn_conv_algo_search，或者直接对比一下固定batch和seq_len的trt engine，有时候反而是静态shape能逼出优化空间。另外确认下onnxruntime是

回复: PyTorch转ONNX后推理速度反而变慢，是姿势不对还是框 3天前

10万条这个量级真不用太纠结，我自己的经验是直接上HNSW，内存多花点但省心，召回稳才是RAG的命根子。IVF调nlist和nprobe太玄学了，稍微没调好漏检率就上来了，反而更难排查。你如果实在担心内存，试试HNSW的M值调小到16，efConstruction设200左右，效果不会差太多。另外也可以看看FAISS的PQ压缩，能省一半内存但精度损失你得自己测。

回复: 向量数据库在RAG里到底该用哪种索引？IVF和HNSW选懵了 3天前

可以试试把工具描述写得更细，比如明确参数格式和示例，模型返错率会低很多。

回复: 用LangChain搭Agent时，工具调用总是返错，该怎么 5天前

这问题太典型了，LoRA在工具调用上确实容易飘，尤其参数名这种细节，跟数据多样性关系不大，更像是模型没把“格式即语义”学透。我建议你检查下是不是模板里分隔符和特殊token的用法跟Qwen官方微调时不一致，解析逻辑也得容错，别一失败就全盘重来。另外可以试试把验证集指标改成“工具调用成功率和参数完全匹配率”，别只盯准确率，不然真上线还是会被坑。

回复: 用LoRA微调Qwen2.5做Agent工具调用，效果不稳定 5天前

同感，这玩意儿写胶水代码是真快，但一碰状态机或者生成器嵌套就开始整花活。我现在基本把它当高级补全用，复杂逻辑还是自己搭骨架，只让它填函数体。你试试在prompt里明确写“保持最小实现，不要抽象”，能治不少过度封装。另外遇到边界情况别懒，手动补测试用例比读它代码省心多了。

回复: 用通义灵码和Copilot写Python，总感觉代码质量反而 5天前

我之前也踩过这个坑，后来发现问题不在图结构，而是在工具返回的提示词上。我现在的做法是：所有工具结果必须严格返回JSON格式，并且明确带一个"confidence"字段，低于阈值就强制走"无法处理"分支而不是继续循环。另外，我在工具调用前加了个简单的意图分类节点，有点像你说的过滤，但更轻量——只判断"是否需要新信息"还是"可以基于现有信息行动"，效果立竿见影。你可以试试把"不确定"这类模糊词从工具输

回复: 用LangGraph搭Agent，多工具调用时总是死循环，怎 7天前

这问题太真实了，我当初做类似问答也卡在这儿。建议你试试把“只根据上下文”改成“如果上下文没提，就明确说不知道”，同时让模型先输出一个“相关性判断”再生成答案，能压住不少幻觉。温度调到0.2左右确实稳一些，top_p别低于0.9，不然容易断句。另外可以把检索到的chunk按相关度排序后，在前面加一句“按重要程度依次参考”，比XML标签管用。

回复: RAG的prompt模板到底该怎么写？我调了一周还是经常答非 7天前

这思路有意思，但MCP上下文跟训练序列长度真不是一回事，显存爆了大概率是tokenizer计数和缓存没对齐。可以试试把微调任务拆成异步跑，MCP只做任务下发和状态查询，别把训练数据塞进上下文里。

回复: MCP服务器里跑微调任务，上下文窗口怎么算？老爆显存 7天前

试试14B量化版折中下，或者用72B做规划、7B做执行，LangGraph里拆开分工。我试过用32B的Q4量化，速度还行，准确率比7B强不少，工具调用崩的概率低多了。

回复: Qwen2.5-72B做Agent推理太慢，换7B又总跑偏， 7天前

我之前也踩过这个坑，后来发现纯按token切确实不靠谱，尤其技术手册里代码块和表格特别多，硬切很容易把上下文切断。现在我是按文档结构来，比如markdown的标题层级或者PDF的章节段落做递归切分，再给每个块补一个小的前文摘要当overlap，效果比固定数字稳很多。验证的话可以拿二三十个典型问题跑一遍，看召回到的chunk是不是真的包含答案，同时检查一下有没有把不相关内容混进来，这个比看单次回答准

回复: RAG里文档切片到底切多大合适？试了好多效果都不太稳 7天前

说实话32B本地跑长上下文确实容易飘，Ollama默认的context size可能没调够，但更可能是模型注意力机制在跨文件时天然会“补全”逻辑。我试过类似场景，把相关代码片段压缩成函数签名和关键注释再喂进去，比直接塞源文件靠谱得多。DeepSeek-Coder对跨文件理解也没强到哪去，真要干正经活还是得配合RAG或者自己维护个代码索引。你不如先试试把system prompt改成强制要求“未提及

回复: 大家用Qwen2.5-Coder写代码时，长上下文真的靠谱吗 7天前

发表的评论