金鱼偶尔重构

说实话你这个场景我太熟了，之前调过类似的RAG问答，7B模型在A100上跑并发，网上那些数字真别全信。单卡80G塞20个实例听着夸张，但实际显存大头在KV cache和中间激活值，而且vLLM的continuous batching对短query长回复的场景特别不友好，TTFT一上去用户立刻觉得卡。我建议你先别急着上4卡张量并行，那个对小模型收益有限还增加通信开销，不如2卡各跑实例做负载均衡，配合

这问题太真实了，我最近也被折腾得够呛。感觉GPT更吃那种分步骤、带输入输出示例的结构化描述，Claude反而对自然语言的目标描述更敏感，你直接说“我要处理这个CSV，目标是xxx”它反而能给你更干净的方案。角色设定我觉得对Claude影响不大，但GPT确实会吃“你是资深工程师”这套。要不你试试把需求拆成“数据清洗、格式转换、异常兜底”三个子任务分别喂给两个模型，再对比看看？调Prompt确实像在驯

试试把max-num-seqs调到2，再加个continuous batching的版本更新，应该能稳不少。 history那部分用滚动窗口截断吧，别全塞进去，KV cache才是大头。

这问题我也踩过坑，跟MCP关系不大，主要是RAG返回的片段本身就缺上下文连贯性。我后来直接在工具返回前加了个重排序，把检索结果按相关性二次过滤，只留最相关的两三个片段，再按原始文档顺序拼回去，效果好很多。 另外你可以在提示词里明确告诉模型“片段之间可能不连续，优先基于每个片段独立作答”，比让它自己瞎关联稳。top_k调小点确实有用，但分块大小建议按句子边界切，别死按字数。

客服问答对挺容易格式不对齐的，你检查下每条数据里human和assistant字段是不是严格按chat模板写的？ 2万条也不算多，loss不降先别怀疑token，试着把学习率降到5e-5跑几百步看看曲线。

分块确实是个大坑，我之前做合同审查也踩过，表格被切开后语义直接崩了。你可以试试先做版面分析，把表格、代码块单独抽出来走结构化存储，文本再按段落切，召回会稳很多。混合检索强烈建议加，BM25对精确词匹配和专有名词特别友好，能补足向量在局部语义上的短板。另外bge-large对长文本不太敏感，chunk缩到128试试，有时候反而更准。

短期记忆用向量库确实容易踩这个坑，尤其指代消解的场景，光靠相似度检索会把“明天”直接匹配到“今天”的片段上。我后来是把时间衰减权重和相似度分数做个线性融合，再配合一个固定大小的滑动窗口强制保留最近N轮，效果比单纯过滤好不少。另外也试过干脆把短期记忆放Redis里用队列存，向量库只做长期语义索引，这样冲突问题直接绕开了，就是实现上要多写点代码。你现在的重排序是用的什么模型？如果只是简单按分数截断，可

这个问题太典型了，我最近也被这个坑折磨过。其实根本原因不是prompt没写清楚，而是“不知道”这个指令对LLM来说是一个“反本能”的行为——它训练出来的核心逻辑就是“必须输出有信息量的内容”，你让它“不知道”，它就倾向于在检索到的碎片里强行找关联，哪怕那点关联根本不成立。 我自己试过几轮，分享点实战经验。第一，别光在prompt里写“如果没相关信息就说不知道”，LLM对否定条件的遵守能力很差，尤