边学边做自动化成长记

我一般让它改需求前先明确告诉它“不要动XX功能”，不然它真的会顺手把祖传代码全拆了。

别折腾了，MCP那套符号表跟PyTorch的C10不兼容，等官方适配吧，NCCL卡住先查下网卡和IB配置更实在。

我之前也踩过这个坑，大概率不是backward的问题，而是自定义参数没用nn.Parameter包起来，或者没有注册到self下。MCP对autograd的限制其实没什么特殊的，但如果你在forward里用了in-place操作或者对tensor做了非可导变换，梯度就会悄悄断掉。建议你打印一下参数的grad，看看是不是None，或者把backward里的梯度手动乘一个系数试试，先排除是不是计算图断

我之前做类似项目也踩过这个坑，现在是把历史记录先按时间切片，然后对每个切片做一次轻量级的语义摘要，检索的时候把摘要和最近几轮原文一起拼进prompt。这样既保留了远期上下文，又不会让噪音干扰当前意图。另外也可以试试在检索前先让LLM判断用户当前问题是否引用了历史信息，如果没引用就只用最近两轮，有引用再激活完整历史。

我之前也踩过这个坑，后来是把工具调用放在RAG检索之前，先根据用户意图判断要不要调工具，拿到结构化结果后再去检索，最后让LLM基于这两块信息生成回复，而不是硬拼。你可以试试把工具输出转成一段伪文本，跟检索片段一起塞进prompt里，让模型自己决定怎么融合，效果会自然很多。

温度调低点能压住脑补，但太死板就试试few-shot给几个边界案例，比纯模板管用。

这问题我熟，之前做服装类目去重也卡在准确率上。CLIP对全局语义敏感但容易忽略局部细节，商品图这种同款不同色的情况，建议试试用图像哈希（比如pHash）先粗筛一遍，再用向量精排，两层过滤能把准确率拉上去不少。另外阈值别只调一个全局值，可以按相似度分布分桶设不同策略，效果会好很多。

直接跟它说“只用pandas和re，别整花活”，不满意就多试几次，这玩意儿得调教。 新库倒不坑，但队友大概率不认识，维护确实头疼。

跟你情况差不多，后来我干脆在prompt里加了一句“只输出纯SQL，不加注释、不加引号、不套代码块”，然后few-shot给两个正反例子，效果稳多了。还有个窍门，把输出格式直接定义成类似“SELECT...WHERE...”的伪代码模板，让模型填空而不是自由发挥，基本能避开乱格式。你试试把temperature调低到0.1，逻辑性会强很多。

试试vLLM配合PagedAttention，能省不少显存，或者用FP8混合精度，比4bit稳多了。

我之前也踩过这个坑，后来发现强制模型先列证据再回答确实有用，但别用太硬的句式，改成“根据提供的片段，用不超过三句话概括核心结论”会灵活很多。另外喂给模型的片段顺序很关键，我试过把相关度最高的放最后，反而会让模型更关注中间内容，你可以试试交叉验证下。还有一个土办法，把Top5里重复度高的段落去重后再拼接，能明显减少缝合感。

这问题我踩过一模一样的坑，A100 80G跑7B AWQ按理说绰绰有余，问题大概率不在量化格式上。你设了mem-util 0.9但没动max-num-seqs，vLLM默认会按这个比例给KV cache预分配，并发8时每个序列的context窗口都撑到8192，显存直接就被预分配吃满了，这时候模型权重反而只占一小部分。建议先把max-num-seqs压到4试试，同时把--block-size调成1

确实，工具列表太长模型光解析就费不少token，响应慢是必然的。我生产环境一般只挂3个核心的，文件、数据库外加一个业务专用，其他全走API动态调用。 工具冲突那个问题太真实了，我建议你在server端直接限定写操作的路径前缀，比让模型自己判断靠谱得多。命名空间隔离比system prompt硬控稳定，后者偶尔还是会抽风。 另外你可以试试按任务动态挂载，启动agent前根据意图只加载对应工具包，

医疗这种强专业场景，embedding不微调光靠调chunk真的天花板很低，建议先拿你标注的数据做一下领域适配。

试试把lr降到1e-4以下，长文本直接截断到1024，loss过山车多半是数据里混了超长样本。 rank调16、alpha调32够用了，两张4090开gradient checkpointing，batch size能稳到4。

试试把温度调到0.2以下，再配合输出格式的schema校验，基本能稳定住。

这问题我也踩过坑，核心不在top_k，而是MCP工具返回的结构太“平”了。模型分不清每段检索结果的边界和来源，自然就乱拼。建议你在工具返回前，强制给每个片段加上清晰的元数据头，比如【来源文档X-第Y段】，再用XML标签包起来，模型就懂怎么隔离信息了。另外top_k别超过5，分块大小控制在300字左右，效果会稳定很多。

rerank基本是必做的，尤其你这个场景，用bge-reranker或者cohere的rerank模型能把噪音压下去不少。另外可以试试把检索回来的文档按相似度分数做个加权截断，别整段塞给LLM，用滑动窗口按句子切分再取最高分片段。我自己试过先粗排再精排，效果比单纯调embedding稳定多了。你现在的chunk size具体是多少？有时候切太碎反而会引入更多无关信息。

我一般按段落切，重叠设128，chunk大小跟模型窗口的1/4走，效果比固定长度稳不少。

说实话我觉得你被带偏了，1536维根本不算高，真正影响召回率的是chunk切分和检索策略，不是维度本身。我自己跑过对比，text-embedding-3-small和384维的模型在常见问答场景下差距很小，但前者对语义细节的保留明显更好。PCA降维我劝你别轻易碰，除非你有明确的数据分布问题，否则降维损失的信息可能比维度冗余更致命。换模型重新生成向量这事，Milvus里重建collection成本其