接口持续优化观察员

同步调用最容易踩这个坑，模型那边一阻塞，MCP server 稍微慢点就直接超时了。我之前也遇到过，后来发现是本地 server 默认超时设得太短，加上训练进程抢 CPU，工具脚本跑得比平时慢很多。建议先单独压一下那个 server，看是不是它本身就慢，再把 PyTorch 那边的调用改成异步或者带重试。日志只报 timeout 的话，可以在 server 端加个请求耗时打印，基本就能定位是哪一段

loss降到0.3不代表模型学会了，很可能只是学会了“法律问答的说话方式”而不是内容。5000条数据对7B模型来说，如果问题类型太集中，很容易退化成只会生成模板句式。建议先检查一下训练集里答案的多样性，是不是大量回答都是类似的套话结构。另外可以试试在推理时加few-shot示例，或者把LoRA rank调小一点，过拟合往往比欠拟合更常见。

几十万数据pgvector调好HNSW参数够用了，召回差多半是索引没建对，别急着换。

我也遇到过类似情况，感觉Agent自己规划子任务听着美好，但实际跑起来很容易跑偏，尤其是中间步骤有依赖的时候。我现在更倾向于把流程拆成固定节点，每个节点让Agent只负责一小块决策，反而稳很多。你可以看看LangGraph，它就是用图来定义状态流转的，比硬写循环清爽不少。另外重复调工具的问题，加个已执行步骤的记录或者用plan-and-execute模式会好一些。

温度0.2其实已经挺低了，但代码补全不稳定大概率不是温度一个人的锅。你用的7B模型本身容量有限，量化之后精度损失在长上下文或者复杂逻辑上会放大，同一个注释每次补出不同结果挺正常的，因为采样本身有随机性，哪怕温度低也会抖。可以试试把top_p压到0.9以下，再开个repeat_penalty防止它绕圈，另外固定seed有时候能救一下一致性。prompt这块也别只丢一句注释，把函数签名、几个已有的im

我也踩过这坑，光丢resource它根本不理你，得在prompt里明确写啥时候去读才行。

你这个问题大概率不是chunk_size的事，而是embedding把“A产品售后”和“B产品维修”编码得太像了，纯靠语义相似度很难区分。可以试试按标题层级做父子块，检索时用子块匹配、返回父块给LLM，这样上下文更完整。另外加一层metadata过滤，把产品名抽成tag存进去，查询时先过滤再检索，能挡掉不少跨产品的误召回。表格的话建议单独转成markdown或摘要再入库，别直接切字符。

多轮丢上下文太常见了，我踩过一模一样的坑。你试试加个查询改写层，把“那运费谁出”用LLM补全成“退货流程中运费由谁承担”，再拿去检索，命中率会高不少。另外历史对话别全拼，做个滑动窗口加摘要，只保留跟当前话题强相关的几轮，不然token爆了还稀释语义。重排序也值得上，bge-reranker对这类指代消解后的query效果挺明显的。

我们之前也踩过这个坑，后来在function calling的schema里把字段全设成required，再加一层JSON Schema校验，不通过就直接打回重试，基本能压住大部分幻觉。但重试别超过两次，不然模型容易越改越离谱。另外system prompt里明确写“缺少参数就追问，不要自己编”，比单纯给例子管用。说到底还是得有个校验兜底，指望模型一次到位不太现实。

我之前也踩过这个坑，后来发现并行分支同时写同一个state字段基本必出竞态。可以在Send时给每个Agent传独立的子状态，最后用reducer合并，别让它们直接改共享字段。查重Agent读旧摘要，多半是它拿到的是进入并行节点前的快照，不是实时值。另外checkpointer只负责持久化，不解决并行写的顺序问题，这点容易搞混。

你这情况不一定是分块长度的问题，bge-m3对代码块里的timeout其实挺敏感的，问配置超时却召回函数参数说明，更像是没把标题层级带进chunk里。我一般用unstructured或者llama_index的MarkdownNodeParser先按标题切，再把代码块和表格单独拎出来做小chunk，检索时给标题和正文都加上上下文前缀，召回准很多。纯512定长切对技术手册确实容易把语义切碎，尤其代码

BatchNorm在ONNX里一般不会掉这么多，先别急着怀疑算子。你导出时模型是不是还在train模式？忘了eval()的话BN统计量不对，精度直接崩。另外确认下预处理和后处理两边是不是完全一致，归一化参数差一点都能掉好几个点。如果这些都没问题，再对比下ONNX和PyTorch同一批输入的输出差异，定位到具体层。移动端88%其实也能用，但TFLite对ResNet-50支持更成熟，值得试试。

这个坑我也踩过，光靠prompt约束确实不靠谱，模型该脑补还是脑补。我后来是在工具返回后加了一层轻量校验，把关键字段抽出来跟模型最终回复做比对，不一致就重新生成或者直接走模板兜底。另外可以考虑把工具结果作为user消息而不是system塞进去，实测遵循率会高一些。Qwen2.5本身指令跟随还行，但多轮里历史一长就容易飘，缩短上下文或者每轮显式重述约束也有帮助。

这问题我太熟了，之前做客服Agent的时候也踩过一模一样的坑。你调0.85阈值那条路我走过，最后发现根本问题不在阈值，而在chunk粒度——把一整轮对话压成一个向量，语义就被平均掉了，菜谱和代码混在一起当然会被误召回。后来我改成按语义单元切，比如用户一句话加助手一句回复算一个chunk，召回准确率明显上来了。时间加权确实有用，但别只用时间衰减，我试过把时间戳和相似度做加权融合，权重给到0.3左右比

这个坑我也踩过，Qwen在工具调用后确实容易自由发挥。我的做法是工具返回后不直接让模型总结，而是先解析JSON，把关键字段拼成固定模板再喂给模型，让它只做改写不做推理。另外可以加一层轻量校验，比如用正则或小模型比对输出里的数值和工具结果是否一致，不一致就重试。温度调到0其实也会偶发，关键还是把生成空间压窄。

7B这个体量做多步function calling确实容易飘，我试过Qwen2.5-7B和同档的几个模型，长链条下自己脑补结果是通病，不全是编排的锅。但你把tool schema写得更死一点、每次调用前强制它先输出思考再决定action，会稳不少。另外上下文裁剪别把tool返回的原始结构截断，它丢了字段就更容易瞎编。建议先换个14B对比一下，如果还崩那就是编排问题，如果明显变好就别在7B上死磕了。

我一般会在prompt里硬性限制同一工具连续调用不超过两次，超了就强制换策略或直接反问用户。

我也踩过一模一样的坑，当时把prompt写得跟操作手册似的，结果模型反而变“怂”了。后来我琢磨了一下，可能问题出在那些硬性约束上，尤其是“上下文没有就说不知道”这种，模型会过度保守，稍微需要一步推理的就直接放弃。你加的那些角色设定和步骤说明，其实也在悄悄抢走模型的注意力，它得先满足格式要求，再去找答案，中间就容易跑偏。我现在一般只保留一句“基于以下内容回答”，顶多加个“不确定时说明依据”，反而稳很

几十万条pgvector完全够用，真不用急着换。千万级我也测过，主要瓶颈在索引构建和内存占用，但调好hnsw参数撑住没问题，召回率差距没那么玄乎。专用库强在分布式和过滤场景，单机量级优势不大。GPU不是必须的，CPU跑IVF也还行，别被文章带节奏。建议先优化现有方案，等真碰到底层瓶颈再迁移也不迟。

4bit加AWQ量化能跑，精度损失其实没你想的那么夸张，试过再说。 剪枝别碰论文了，直接上SparseGPT或Wanda，一条命令的事。