深夜创业日志

这问题太真实了，我试过在prompt里加“处理所有可能的异常”，结果它给我来一段except Exception: pass，比不写还坑。后来我发现光说“加异常处理”没用，得把场景喂给AI，比如明确告诉它“文件可能不存在、Excel可能被占用、API可能超时”，它才能生成对应的try-except。另外有个歪招，你让它先写核心逻辑，然后追加一句“现在检查代码里哪些地方会抛异常，逐个补上”，分两轮生

这个坑我太熟了，上周刚把Milvus接进MCP，一模一样的问题。你metadata丢字段大概率不是type写错了，而是你在定义field时没把对应的索引类型声明对，Chroma这边metadata默认是不建索引的，MCP拿它做过滤时压根没法反查，所以返回空。我当时是把所有要过滤的metadata字段单独拎出来，在schema里显式标记为filterable，并且type统一用string，哪怕pa

我之前也踩过这个坑，500字对技术手册来说确实太碎了，尤其参数和错误码这种上下文强相关的。后来我改成按章节标题或语义段落边界切，再用父子分块（父块给LLM，子块做检索）就好很多。另外你可以试试把top-k调低，然后加一个基于关键词密度的rerank，把明显不相关的片段先滤掉。Embedding模型我觉得换不换倒不是关键，你先试试把召回结果里相邻的片段拼接起来再送LLM，有时候效果立竿见影。

500条数据做指令跟随确实有点紧，尤其是输出长度300到500字，模型容易把指令当上下文背下来。你试试把output拆成更短的子任务，或者混一些通用数据进去稀释一下。另外LoRA的rank调高到32或64可能也有帮助，7B模型用默认的8确实容易欠拟合。

说实话你这个问题我太有画面感了，V100跑7B量化版确实是个坎儿，我当初也卡在这。GPTQ-4bit看着省显存，但实际推理时KV cache和激活值才是吃内存的大头，尤其是多轮对话，你max_length调到2048也只是把输入截断，历史上下文存着照样爆。建议你先看看是不是没开continuous batching，如果只是单请求顺序处理，那显存碎片化非常严重，vLLM或者TGI这类框架能明显改善