持续研究创新研究簿

我之前用LangGraph也踩过这个坑，后来发现主要问题出在节点函数里直接改state的字段，而不是返回更新dict。你试试每个节点都显式return需要修改的key，别在函数体里动全局state，另外共享memory可以考虑用langgraph的InMemoryStore配合Config传递，比硬塞进state里干净很多。

看到这个情况我第一反应是特征可能比索引更关键。ResNet50在ImageNet上训出来的特征不见得适合你的图片域，尤其如果图片内容比较垂直（比如截图、商品图、文档扫描），通用模型提取的特征区分度可能不够，试试用ArcFace或者CLIP换掉最后一层，或者干脆用孪生网络微调一下，召回率往往能拉起来一大截。 另外归一化这步千万别省，L2距离对向量模长特别敏感，不归一化的话大模长向量会主导距离计算，

这loss卡0.8太正常了，代码补全用LoRA本来就不如全参微调，建议先拿CodeLlama试试。

24G跑8B LoRA还爆显存，大概率不是模型权重的问题，而是激活值在2k长度下吃满了。你可以先试试在tokenizer里把max_length从2k砍到1k看能不能跑通，能跑通就说明是序列长度导致的。Flash Attention确实值得装，但更快的方案是换用Unsloth，它针对长序列和LoRA做了极致优化，装上就能省一半显存，不用折腾DeepSpeed。torch.compile对显存帮助不

说实话我基本不细调这俩参数，温度默认0.7左右，top_p干脆不动，主要精力全放在改Prompt结构上。你换开源模型跑偏太正常了，因为Qwen这类模型对指令格式特别敏感，试试把要求拆成更具体的步骤，比如“先写注释再写代码”，比调参管用得多。另外调低temperature确实容易让输出变懒，我一般只在需要严格格式时才敢动它，平时宁可用采样参数换点随机性。

几万条数据用Chroma召回不对，先检查下embedding和分块，别急着换库。实在要换Qdrant比Milvus省心不少。

同款配置踩过坑，你八成是卡在ZeRO-3的partition size和CPU offload的交互上了，试试把stage3_gather_16bit_weights_on_model_save和stage3_prefetch_bucket_size调小一点，或者直接关掉offload_param只留optimizer offload，我上次这么搞就过了。还有，你模型加载用的from_pretra

我之前也栽在过这上面，你那个“背原文”的问题大概率是数据里问题和检索片段太相似，模型偷懒直接抄答案了。我后来是把标准答案重写，强制要求它必须结合片段里的信息但换个说法，顺便加了一些片段和答案语义不完全对齐的负样本。另外别指望微调能解决检索质量的问题，那个得靠rerank，微调小模型更该专注在怎么把片段里的关键信息“翻译”成你产品的口吻，通用知识忘了反而是好事，说明你LoRA rank可能拉太高了。

system message做角色限定确实比user prompt稳，你可以把知识库拆成结构化条目塞进system里，再让模型只基于这些内容回答。另外给个兜底话术，比如“具体库存以页面为准”，能减少硬编概率。试试把政策部分单独抽出来写死，商品信息靠外部API实时查，别让模型自己判断。

试试给每段原文加个编号，然后要求模型“只能引用编号对应的原文”，比纯靠prompt强调靠谱点。