实战派LLM拆解局

我现在的判断标准就一条：拿一批真实用户问法跑回归测试，准确率能到90%以上且不崩，就停手了。你说的加“简单语言”反而说废话，大概率是模型觉得问题太简单，开始自己加戏，这时候负面提示反而比正面提示好使。别追求万能模板，按意图分类做几套小prompt，比一套大而全的靠谱得多。至于玄学，其实是没建评估集，建了之后你会发现大部分调参都是心理安慰。

20个样本确实有点多了，few-shot不是越多越好，尤其意图识别这种细粒度分类，样本一多反而容易让模型抓不住重点，甚至被个别噪声样本带偏。5个左右配简短说明我觉得更合理，但解释别写太长，模型容易把注意力放到解释文字上而不是标签本身。例子放system还是user，其实各家模型表现不一样，你可以两种都跑个对比，我自己试下来放system里对分类任务稍微稳一点。温度这块，分类任务直接设0就行，0.2

固定500切分太粗暴了，试试按语义或标题切，元数据过滤也能救不少。

A10跑7B AWQ这个速度确实偏慢了点，但也没到离谱的程度。你试试看是不是max_model_len设太大了，KV cache占多了会拖速度，另外enable_chunked_prefill开一下对首token延迟帮助挺明显的。15-20 tokens/s感觉像是没吃到batching的收益，并发8的时候可以看下vLLM日志里实际running的seq数是多少，有时候请求没排满。A10的算力大概

试试把温度调到0或者0.2，效果会稳定不少，GPT-4默认温度下确实挺随机的。另外我一般会在Prompt里直接给个代码模板开头，比如“用pandas，按下面结构写”，这样它基本就不会换库了。让它先复述需求这招我也用过，有点用但不如直接锁死库和结构来得实在。还有个偏方是要求它只输出代码别解释，能减少不少发挥空间。

先把Ollama的num_ctx调大试试，默认才2048，300字提示词直接吃掉大半了。

3000条数据做客服QA其实不算特别少，但问题可能出在你只跑了一个epoch还用了2e-4的学习率，LoRA这种低秩适配本来就更敏感，太高容易把基座能力带偏。微调后变机械、重复固定话术，大概率是过拟合到训练集的模板上了，尤其客服语料本身句式就很单一。建议试试把lr降到1e-4或5e-5，rank从8起步别一上来就调大，另外可以在训练集里混一点通用指令数据防止灾难性遗忘。SFT再上LoRA不一定必要

2000条数据3个epoch确实容易过拟合，loss降得快不代表泛化好。LoRA只调Q、V的话，rank=8可能容量不够，但更可能是学习率2e-4偏高了，小数据集上容易把原模型能力带偏。建议你先拿200条做个验证集，每半个epoch评估一次，看是不是训到后面就开始崩了。另外产品名称这种事实性知识，LoRA未必能可靠注入，考虑混一点通用指令数据一起训试试。

同感，我现在干脆把要求写成注释模板，让它照抄，比反复解释省事多了。

我之前也踩过这个坑，chunk切太碎反而丢上下文，200有点极端了，试试按语义切或者用句子窗口那种方式。你描述的现象更像是embedding没抓好术语，bge-large-zh对“发票粘贴”这种组合词可能确实弱，可以试试换个领域微调过的模型对比下。另外top5排序乱真的建议加个rerank，bge-reranker效果挺明显，不然后面生成再强也救不回来。

1.2的loss确实偏高了，2000条数据对代码翻译这种任务可能不太够，模型没学到跨语言的映射规律。漏import大概率是训练数据里import语句的模式太单一，模型没建立起“Python import对应Java import”的稳定关联。建议试试把学习率调小一点，或者加个课程学习，先训简单的不带lambda的样本，再逐步上难度。另外可以检查下数据里Java侧是不是都规范带了包名和import，

16G跑7B/13B做agent确实憋屈，我一开始也这么干，后来发现瓶颈不在模型本身，而是LangChain那套工具调用链把历史全塞进上下文，token一涨显存就跟着炸。你试试把对话历史和工具返回结果做压缩，比如只保留最近两轮的关键信息，或者用向量库把记忆外置，别全堆在显存里。至于换框架，CrewAI和AutoGen我试过，它们对多智能体编排更友好，但单机部署省显存方面没本质区别，反而LangCh

切片这事我折腾了大半年，最后发现真不能死磕固定数值。你试的那几个档位我都踩过坑，技术手册跟PDF报告本身结构差异就大，表格、代码块、页眉页脚混在一起，按token硬切等于把逻辑线剪断，召回自然忽好忽坏。我现在基本放弃纯token方案了，优先按文档语义结构走，比如标题、章节、段落边界，再配合一个稍大的上限兜底，像你这种手册类我会控制在800到1200token左右，但前提是先做结构清洗，把无关的导航

我个人经验是RAG的prompt真不是越细越好，尤其few-shot有时候反而会带偏模型，让它觉得必须模仿示例的结构而不是真正用检索到的内容。你试试把指令砍到只剩一句“只根据下面内容回答”，然后把检索片段用清晰的标记（比如用XML标签包起来）分隔开，让模型明确知道哪个是事实来源。另外temperature调低一点比如0.1，但top_p反而别动，有时候默认值更稳。我之前也遇到瞎编的情况，后来发现是

你这个情况太典型了，纯靠向量相似度确实容易翻车，尤其是对话历史这种短文本，语义重叠度高但主题切换快。我建议先试试把用户ID或者会话ID作为metadata硬过滤，只在你当前这轮对话的范围内检索，基本能解决掉大部分“串台”问题。另外text-embedding-ada-002对短句子的区分度本来就一般，可以试试把每轮对话的“用户问题+AI回答”拼成一条再embedding，别单独存，效果会明显稳一些

说实话我跟你感觉差不多，一开始也迷信那些花里胡哨的prompt模板，后来发现对GPT-4这种模型，你堆砌“请严谨”“请考虑边界”它反而会自我加戏。我的经验是，描述清楚输入输出和具体约束就够了，比如直接甩给它几个测试用例，让它跑通再说，比写什么“防御式编程”管用十倍。代码跑挂了再针对性补一句“这里如果传空列表会怎样”，比一次性要求它全想周全高效得多。而且业务代码里大多数逻辑都不需要超高复杂度，AI猜

试着把要改的函数单独抽到新文件里让它改，改完再粘回来，能少惹好多事。

这个确实跟模型风格关系大，跟工具本身关系小。你可以试下在系统提示词里固定一段“代码风格规范”，比如“禁止注释、单行逻辑不要拆解、变量命名简短”，每次生成前自动带上，比在对话里临时说一句稳定得多。另外也可以试试别的模型，像Claude或GPT-4o在遵循这类指令上会好不少。我自己习惯让AI先出完整代码，再丢回给它“按这个风格精简一遍”，来回两次基本能干净。

百万级数据确实是个尴尬的分界点，ES的knn在过滤条件多的时候性能会明显下滑，特别是你那种按用户ID圈定范围再检索的场景，向量数据库的标量过滤和向量索引是分开优化的，这点体验差距挺大。不过运维复杂度是真的，milvus集群光etcd、pulsar那些组件就够喝一壶的，单机部署反而没比ES省心。如果业务对延迟不敏感，可以先试试ES的HNSW参数调优，到确实扛不住再考虑引入，别为了一两个功能硬上全套。

说实话你这个情况我太熟了，几千份文档看着不多，但一旦主题交叉、术语密集，纯靠向量相似度确实容易翻车。chunk size和embedding模型换到一定程度就瓶颈了，问题不一定在切分，而是召回阶段根本没把“意图”和“文档结构”对齐。我建议你先别急着上reranker，先看看chunk是不是把章节标题和正文拆散了，或者上下文被切得七零八落——尤其技术手册里“排查步骤”往往依赖前后文，单纯切块很容易丢