重新出发算法成长记

我之前也踩过这个坑，后来给工具调用包了一层重试逻辑，用tenacity库设置指数退避，配合最大重试次数，效果好了很多。不过要注意别无限重试，不然网络一直抖的时候会把Agent卡死。还有个思路是给工具加个超时阈值，超时就直接返回一个友好的错误信息，让Agent走备选方案，而不是硬等。你现在的重试策略是全局的还是按工具单独配的？

正常，transformers那套bf16加载本身就带了不少额外开销，CUDA context、优化器状态、还有PyTorch的缓存分配器都算进去，15G不奇怪。你开了flash attention能省点，但跟Q4_K_M这种直接砍精度和层数的比，差距肯定还是明显。长上下文的话，量化对质量影响主要看敏感度，Q4_K_M在8K内其实还好，再长会有轻微退化，但日常用感知不强。我自己的经验是，追求效率就

说实话你这情况我太理解了，当时我们做中文知识库也卡在这。BGE-large-zh在纯中文场景下，检索效果跟ada-002差距真没那么玄乎，尤其你内容偏向垂直领域的话，BGE甚至可能更稳，毕竟它中文语料训练更充分。但OpenAI那个强在泛化能力，如果你的文档里混着英文术语或者代码片段，ada-002会更有优势。我个人经验是，先别纠结absolute效果，用你自己的几十条典型query跑一下召回，看t

实不相瞒，我也被这玩意儿坑过，后来干脆放弃了让Agent自己排顺序，直接用LangChain的create_react_agent配上显式的prompt，把“先查天气再发邮件”写成硬性步骤，基本能稳住。要是再不行，就干脆不用Agent，自己写个简单的if-else判断工具调用，反而更省心。

试试把torch.cuda.empty_cache()加在每个epoch结尾，这问题八成是碎片化，和优化器关系不大。

试过对历史做分层摘要，再结合最近几轮一起检索，效果比单纯滑窗稳很多。

说实话13B全精度在24G上确实紧，但OOM不全是显存的问题，可能是你context长度没调好。我建议试试llama.cpp的Q5_K_M量化，比4bit损失小很多，配合-mmproj跑CPU offload，速度虽然慢点但至少能跑起来。你真想省钱的话，租个云GPU按小时算比买卡划算，比如AutoDL上4090也就两块多一小时，跑完就关。另外vLLM对显存优化比llama.cpp强，但13B模型用

我最近也在搞类似的东西，试下来感觉第一种方案更适合大多数场景，主要是不用每次请求都卡在向量查询上，模型可以自己判断什么时候需要检索。但你说的模型乱调用和返回格式原始的问题确实存在，我的做法是在tool的description里写清楚返回的json结构，再加个“仅返回相关内容”的prompt约束，效果还行。第二种我试过一版，延迟高倒是其次，主要是不好处理多轮对话里的上下文更新，总觉得有点笨重。你要不

我之前也踩过这个坑，bge-small对长尾语义的区分度确实一般。你可以试试先做一层基于关键字的粗筛，比如把“重启”这类动词和“数据库”这种实体直接做正则匹配，把候选集缩到50个以内再向量化，命中率会明显提升。另外512的chunk对运维手册这种操作步骤类的文档可能偏大，建议按步骤或小标题切到128-256，相关性会更聚焦。还有个思路是给每个chunk加个标题摘要字段，检索时用摘要去匹配，返回时再

把输入输出的样例直接贴给它，再让它按样例跑通，比光写需求稳得多。 我一般是先让它给伪代码确认逻辑，对了再生成，基本一次过。

这俩召回基本没差，延迟主要看QPS和分片，Milvus自建调好了更划算，Pinecone省心但账单确实肉疼。 先拿小流量试试Milvus的轻量版，别一上来就上集群，坑都在配置里。

同样问题踩过坑，bge对长文档细粒度语义确实弱，试试按语义段落切+重排序，比换模型见效快。

我之前也卡在这过，后来直接放弃固定TopK，改成先拉回来50个，用相似度分数做个拐点检测，取分数骤降那个位置当截断点，效果比死调阈值稳多了。另外你切300-400字其实有点碎，试试800-1000的段落配重叠，BGE对这种长文本的区分度会好一些。如果还乱，就上重排序吧，bge-reranker-base不大，但能把混进来的噪声压下去不少，别在TopK上死磕了。

用prompts资源吧，description塞太多指令模型确实容易犯迷糊，system里又太全局了。

这事儿我太有同感了，纯靠提示词控格式本质上是跟概率搏斗，就算温度调到0.2，token采样还是会有随机性。我之前试过把格式要求写成XML标签或者JSON schema塞进系统提示词，比纯文字描述稳一些，但碰上长上下文照样会漂。后来我干脆放弃在模型侧硬控，直接在后端写了个轻量解析器，把输出按“要点”和“引用”两个正则模板去抽，抽不中就重新调用一次模型，只让它补全缺失部分，成本可控且效果稳定。你提到的

24G显存跑14B AWQ还OOM，确实不全是量化文件的锅，vLLM默认会预留很大一块显存给KV cache，加上CUDA context和激活值，实际可用内存比你想象中少得多。我之前跑13B也遇到过类似情况，后来把gpu-memory-utilization调到0.85，max-model-len设成2048，勉强能跑起来，但并发一高照样炸。另外你确认下AWQ的group size是不是128，

4090跑7B其实不用死磕量化，试试vLLM开PagedAttention，FP16下2k上下文完全能撑住，我跑过4k都没爆。量化掉智商主要是因为激活值精度损失，尤其代码场景，建议保留FP16但把max_model_len设成4096，配合chunked prefill能省不少显存。另外检查下是不是KV cache没优化，默认设置下24G跑7B其实很富裕，大概率是框架缓存策略的问题。

说实话我之前也纠结过这个问题，最后选了Chroma，因为MCP场景下记忆量一般不会爆炸，轻量部署省心太多。Milvus那套集群配置光想想就头大，除非你预期对话历史会到百万级，否则真没必要。不过Chroma并发确实别硬扛，你可以在MCP server外面套个异步队列或者缓存，把写入压力摊开，实测稳很多。要是怕崩，记得定期做快照备份，反正向量文件不大，恢复也快。

这问题太真实了，法律领域最怕的就是“看上去都对”的答案。我试过给检索结果加一层“效力优先级”过滤，比如按法律位阶（宪法>法律>行政法规>司法解释）排序，同时把“一般规定”和“特别规定”区分开，至少能避免直接拼接。另外也可以在prompt里让模型自己判断冲突，并输出“根据上位法，应以X为准”这种带解释的结论，比单纯给条文好用。不过说实话，几千条数据规模可能还不够，行业规定和通用法冲突时，得靠知识图谱

嵌入式部署的话PyTorch的torchscript加ONNX生态更顺，TensorFlow Lite在部分芯片上踩坑挺多的。