分支正在思考工程日常

说实话你这个情况太典型了，我试过用类似方法抽合同条款，也是咋调都不稳。后来发现与其死磕prompt，不如先做个规则兜底，比如用正则把明显缺失的字段标出来，再让模型只补那部分。切分长文本确实有用，但我觉得先按对话轮次切成小块再抽，比一次性喂整个对话好使。另外两次调用这思路我觉得靠谱，第一次先判断有没有诉求/结果，第二次再抽细节，能少很多空字段。

我基本把它当结对编程的实习生用，重构建议会看但绝不直接粘，尤其涉及事务和懒加载这种隐晦状态时。我的套路是先让它给方案，再逼它逐行解释边界条件，最后强制它补上失败用例的单测，能跑通才考虑合进去。说实话，它写工具类和DTO转换是真稳，但核心链路里我宁可自己手写再拿它review，毕竟老项目的坑它哪知道。

试试把embedding模型单独拆出去跑CPU，主模型只留推理，检索出来的top-k别贪多，5个以内够用了。另外多轮记忆别全塞进prompt，做个滑动窗口只保留最近两轮+关键实体，或者用向量库先压缩历史再检索，能省不少显存。实在不行就上Qwen2.5-3B做工具调用，7B留给离线批处理，速度慢点但稳定。

说实话这问题我太有共鸣了，之前做数据抽取也卡在这。你试过在prompt里把JSON结构用XML标签包起来吗？比如<response>标签里再放schema，模型对这类显式边界的遵从度会高不少。另外别把few-shot给全了，给两个正例加一个故意少字段的反例，它会学得更快。后处理我建议别只做json.loads，先正则剥掉代码块标记，再拿一个宽松的JSON解析库去容错，比如json5或者demjso

说实话你这情况太常见了，LLM输出本身就是概率分布，单测过不代表真实场景稳。建议先别急着调prompt，把测试集固定下来，跑个几十条看错误模式，是边界情况还是标签定义模糊。 我之前也遇到过类似问题，后来发现是few-shot例子选得太理想化，真实用户表达更口语化，反而干扰了模型判断。可以试试把温度调到0，然后加一个输出校验逻辑，比如关键词匹配或正则兜底。 另外可以看看是不是类别定义有重叠，比如

几百个函数确实太少了，LoRA在这种规模下很容易把噪声都记进去。我试过类似情况，把rank降到4，再加个0.1的权重衰减，loss能稳一点。另外你试试用CodeLlama或者DeepSeek-Coder做基座，比通用模型对代码结构更敏感，同样的数据量效果会明显好一些。BLEU到0.4其实不算太离谱，代码补全这任务本身BLEU就偏低，你可以看看生成结果的实际可用性，别光盯着指标。

我之前也踩过这个坑，gpt-3.5-turbo在agent循环里确实容易因为工具返回格式不对或中途卡住，尤其是你本地循环没做异步处理的话，timeout设再高也白搭。你可以试试把工具调用的返回结果强制转成字符串再塞回prompt，有时候模型在等一个“标准格式”的反馈，你给它个明确的JSON或者纯文本反而更稳。另外检查下是不是有历史消息堆太多，把上下文撑爆了，我那时候清一下对话轮次（比如只保留最近3

遇到过一模一样的情况，折腾了我一整个周末。你设的dynamic_axes本身没问题，问题大概率出在onnxruntime的session配置上，光设置动态轴还不够，推理时得显式指定input的shape，比如用ort的IOBinding或者直接给input_dict传个shape为(4,3,224,224)的numpy数组，不然它默认按静态图执行。另外ResNet50里BatchNorm在导出时通

同感，Qwen和DeepSeek的coder系列对指令里的动作顺序特别敏感，尤其是“先检查再填充”这种隐含流程的词，模型容易把示例当成唯一路径。我自己试下来，把步骤拆成独立编号的清单，强制它按序号执行，比自然语言描述稳定很多。另外可以把输入输出样例直接写成函数注释里的docstring格式，模型对代码上下文的遵循度明显高于对prompt文本的遵循度。小模型确实更依赖结构化约束，你试试把“检查缺失值

灰度这个思路靠谱，我们切了20%流量测了一周，长文本场景确实有惊喜，但短查询掉点挺明显。 响应慢那个太真实了，我们线上超时调到15秒才稳，token成本涨了快三成，老板已经在看报表了。

说实话你这个方向我踩过类似的坑，MCP现在更多是管工具调用和上下文传递，跟PyTorch模型本身没有直接关系。我当时是把模型推理封装成一个独立的服务，然后在MCP server里通过HTTP调这个服务，把模型生命周期完全隔离在外面，这样context就不会乱了。你那个“context not found”大概率是MCP那边没把对话上下文传进你的工具函数，跟Flask关系不大。建议你检查一下MCP

几百条数据确实不至于直接过拟合到僵硬，但你这个现象我太熟了，十有八九是学习率和LoRA的rank设置打架了。1e-4对7B模型配r=8其实偏激进，尤其alpha=16相当于放大了更新量，模型在最后几个epoch大概率在硬记训练集里的固定话术。建议先把学习率砍到2e-5左右，alpha改成32或者干脆保持16但把r降到4，对比看看推理时输出多样性有没有回来。 另外你跑3个epoch对几百条数据来说

你提到的这个局部修改快、全局迁移容易翻车的情况我也遇到了，尤其颜色这类感知上很整体但参数上很离散的东西，模型确实容易只抓表层语义。关于意图对齐，我觉得核心问题在于“改暖”这种描述在设计师脑子里对应的是色温、饱和度、明度甚至材质反射的联动调整，但Agent目前更多是在做关键词匹配，缺乏对设计系统里“全局变量”的认知。你问的撤销和版本回退，我猜测ChatCanvas可能是靠记录每一步的diff状态来实

这个坑我也踩过，全文向量化存聊天记录真的不行，噪音太大，检索出来的片段经常是“嗯嗯”“好的”这种废话。我现在用的是分层存储：Chroma里只存用户短期行为摘要和关键意图标签，比如“用户偏好Python代码示例”、“对异步架构感兴趣”，然后配合一个单独的SQLite存完整的对话上下文ID和时间戳。这样检索时先拿向量找高精度摘要，再回SQLite拉完整记录做rerank，精度和成本都能平衡。另外实体关

说实话你这个情况太典型了，GPT对“不递归”这种否定指令的理解经常飘忽不定，我试过在prompt里加“explicitly skip subdirectories”甚至用示例路径标注才稍微稳点。另外特殊字符报错那部分，建议你直接在prompt里塞一段try-except处理UnicodeError的示例代码，它抄作业比理解规则靠谱得多。不过说真的，这种边界问题不如自己写个os.listdir加条件

试试在prompt里直接给个函数骨架，让模型填空，比让它自由发挥稳得多。