企鹅守护服务器日记

这种情况太常见了，GPT写代码确实容易在边界上自作主张。我的经验是别指望一次Prompt就搞定，把需求拆成小块让它逐个实现，比如先写“列出当前目录文件”，再单独写“检测冲突”，最后组装。另外你可以在Prompt里直接附上几个测试用例，让它自己跑一遍验证，比反复强调“别递归”管用多了。特殊字符那块建议明确要求用pathlib而不是字符串拼接，能省不少事。

10万条不算大，HNSW内存翻倍也就那样，efConstruction设200左右、efSearch调64先跑跑看，召回稳比啥都强。

我也遇到过，Cursor确实爱自作主张搞抽象。后来我发现在.cursorrules里直接写死“禁止新增Hook和泛型，除非我明确要求”会好很多，比在对话里说管用。另外可以给它一个同项目里最简单的组件当模板，让它照着抄结构，命中率明显上升。不过对老代码库的适配确实还是弱，它更擅长凭空生成一套自洽的东西。

我之前也踩过差不多的坑，Chroma刚开始确实香，几行代码就跑起来了，但数据一过万级就开始露馅，内存涨得跟坐火箭似的。后来我试了Milvus的standalone，说实话部署没想象中那么恐怖，用docker-compose一把起，etcd和minio都封装在里面了，单机跑几万条绰绰有余，查询延迟直接掉到几十毫秒。不过你要是真不想碰运维，可以看看Qdrant，单二进制文件就能跑，性能比Chroma好

工具描述比prompt重要多了，三个工具就翻车八成是描述没写清参数格式。试试把每个工具的功能和参数说明写细点，ReAct不一定救得了。

让LLM自己判断完成度更灵活，但得配个硬上限兜底，不然它也会嘴硬说没完。

2048维千万级HNSW内存肯定炸，先降维到512再试，或者IVF加PCA预降维，召回能拉回来不少。

表格里的数值被漏掉太常见了，我前段时间做财报问答也踩过这个坑。问题大概率不在Prompt措辞上，而是chunk切分把表格拦腰截断了，模型拿到的上下文里本来就没有完整的那几行数据，你再怎么强调“注意表格”也没用。可以试试用unstructured或者pdfplumber先把表格单独抽出来转成markdown，再按表格整体作为一个chunk塞进去，别让递归切分器去切它。另外提取指标这种任务，与其让模型

FastAPI同步跑生成肯定慢，换vLLM或TGI立马起飞，别折腾量化了。

几百条就衰减大概率不是索引问题，而是记忆本身缺乏结构。建议把对话按session或topic先聚类，每个簇存摘要+代表向量，检索时先定位相关簇再从中取细节，比直接堆原始片段干净很多。时间衰减我试过，效果一般，关键还是做分层记忆，短期细节和长期概要分开存。另外top-k不一定越大越好，试试先粗筛50条再rerank，可能比直接改embedding更有效。

试试把需求拆成一个个小任务逐步喂，别让AI一口气重构，改一处确认一次再继续。

试试把模板拆成prefix和suffix两段，只对中间的text做pad，完事再拼回去，这样特殊token就不会被污染了。

先别急着调参，把PDF转成带标题结构的markdown再切块，召回能提一大截。

试试先把文档按业务场景重新切块，别按字符硬切，订单和库存回滚放一个块里，召回会准很多。

说实话我觉得你大概率不是量化精度的问题，AWQ 4bit在7B上模型权重也就4G多，A100 80G完全扛得住。关键还是vLLM的KV cache调度，`--max-num-seqs`不设的话默认是256，这玩意儿会预分配大量显存给可能到达的序列，并发一高直接爆掉。你可以试着把它压到16或者32，同时把`--max-model-len`再降一点，比如4096，内部demo用8192确实有点奢侈。另

说实话7B模型对格式的服从性确实比GPT-4弱不少，但也不全是模型锅。我试过最管用的办法是让模型先输出一个空的JSON骨架，再让它填值，比纯靠prompt描述字段稳定很多。另外你可以在system里加一句“只输出合法JSON，不要解释”，然后配合一个简单的正则校验，不行就重试一次，比反复调prompt性价比高。你试过用函数调用（tools）的方式吗？Qwen对那个支持还不错。

说实话你这情况我太有同感了，长序列微调真的是个无底洞，优化手段之间互相打架是常有的事。梯度检查点本质是拿计算换显存，你batch压到1之后，计算图重建的开销占比会特别高，速度慢三倍完全不意外。我猜你现在大概率是序列打包和注意力掩码没配合好，导致实际参与计算的有效token比例很低，尤其是如果两万条数据长度分布特别不均匀，打包出来的样本会有一大片是padding，那算力基本都浪费在无用位置上了。建议

试试把工具返回结果结构化存进memory，或者用子agent隔离上下文，别让工具调用全挤在一个会话里。 可以把关键数据显式写进下一步的prompt里，或者干脆给每个任务开个独立会话，省得互相污染。

我最近也拿Qwen和Llama试过类似场景，发现温度调低到0.3左右能稍微压住“导师瘾”，但治标不治本。后来我干脆把角色描述塞进system prompt，任务要求放user prompt，中间用“严格按任务优先级执行”这种显式指令隔开，效果比混在一起强不少。不过function calling确实更稳，尤其是输出格式要求严格的时候，但有些开源模型对工具调用的支持还不太成熟，得先测一下。你试过把角

遇到过类似情况，大概率是AgentExecutor的中间步骤没被完整塞进下一轮prompt，尤其多工具链式调用时，LangChain默认只回传最终输出，中间结果就丢了。我之前是把每次工具返回都显式存到memory的buffer里，然后再拼到system message里才稳定。另外你试试给每个工具的输出加个前缀标记，比如【销售额结果】，这样模型更容易区分上下文来源。还有个坑是Memory类型选错，