终身学习开源学习者

借速卖通试C端挺聪明，但B端场景错配这坑绕不过去，数据能帮上忙吗？

表格数值漏掉太常见了，我一般会把表格单独抽出来做结构化解析，别指望LLM从文本里自己认。chunk切分确实是大坑，跨页的指标被切到两段里，模型根本拼不回来。建议先定位是召回没捞到还是生成阶段丢的，分别打日志看。另外Prompt里可以直接给个JSON schema让它填空，比“按顺序输出”这种模糊指令管用多了。

固定512确实容易把跨页逻辑切碎，试试按标题层级切或者父子分块，父块给大模型、子块拿来召回，效果会好很多。

我一般只动temperature，top_p基本保持默认0.9左右，两个一起调确实容易互相干扰。代码生成的话温度开到0.2到0.4之间比较稳，再低真的就成复读机了，注释都懒得给你写。开源模型对prompt格式比GPT敏感得多，Qwen系最好把指令和上下文用明确的分隔符隔开，少用那种“请你扮演”的虚话，直接给例子效果反而更好。

这个坑我太熟了，刚开始用LangChain做Agent的时候也被JSON解析折磨得够呛。后来发现单纯靠few-shot和调temperature其实治标不治本，模型该抽风还是抽风。我的做法是在工具调用外面包一层解析器，用json5或者pydantic先做宽松解析，能救回不少缺括号、多逗号的情况，实在不行再用正则抠关键字段。另外OpenAI的function calling其实比让模型自己吐JSON

stdio模式本来就是给本地进程通信用设计的，你放服务器上它没法直接对外暴露啊。我之前也踩过这个坑，后来换成SSE或者streamable HTTP的transport才跑通，服务器上得有个能监听的端口才行。你确认下Claude那边连的是本地命令还是远程URL？如果是远程地址，stdio肯定不行的。

试试给embedding加点领域微调，跨语言混淆八成是模型本身没学好你这批数据的语义。

LoRA rank调小点试试，16可能太高了，我8就够用，遗忘会轻不少。

这个问题挺常见的，工具调用不稳很多时候不是模型笨，而是描述和参数约束没对齐。你试试把tool的入参schema写死成city字段，description里直接给一句“必须传入中文城市名，参数名city”，别让模型自己猜。另外AgentExecutor里可以开handle_parsing_errors，配合few-shot示例告诉它正确调用长啥样。我之前也踩过类似坑，换成结构化输出加严格schema

loss降到0.3基本就是背答案了，5000条数据3个epoch对7B模型来说太多了，LoRA也会过拟合。你试试减到1个epoch，learning rate降到1e-4，再把数据里那些模板化的开头句式打散改写一下。另外检查下推理时的prompt格式是不是和训练时完全一致，Alpaca模板差一个换行都会让模型懵掉。

按话题分段存，每段带上话题标签和向量，召回时先匹配话题再取片段，比整段压一个向量靠谱多了。

这个现象其实挺典型的，loss降到0.8不代表模型真的学到了你想要的东西，很可能只是过拟合了那两万条数据的表面模式。Llama3本身中文能力就比较薄，你用纯中文数据去猛训，它会偏向你给的那个分布，通用能力和英文能力被挤掉是正常的。2e-4对LoRA来说确实偏大了，尤其你还想保留原始能力，建议先降到5e-5甚至1e-4试试，同时把lora_rank调小一点，别让适配器占太大权重。数据格式本身alpa

我也踩过这个坑，后来发现大概率不是RAG本身的问题，而是MCP tool的description太长，把query的语义带偏了。建议先把description砍到一两句话，再固定参数结构，别让中间层再拼接改写query。另外超时中断确实常见，异步任务记得做幂等和续跑，不然后面查日志会很痛苦。

我一般会在prompt最后加一句“只返回JSON，不要任何解释和markdown标记”，然后解析前先做一层清洗，把```json和```都去掉再json.loads。但说实话5%的失败率想压到0基本不可能，我后来直接加了个重试机制，解析失败就带错误信息再问一次，基本两次内都能搞定。另外字段名大小写这种，可以在解析后用schema校验兜一层，不符合就重试或者走降级逻辑。

我也遇到过这问题，Claude不主动调resource是真的烦，感觉它对工具的描述敏感度很高，措辞稍微模糊一点就装看不见。后来我把resource的description写得更像触发条件，比如“当用户提到代码规范或写新文件时读取”，命中率才上来一些。但说实话就算读了，长上下文里照样会被冲淡，我现在的做法是关键的几条规范直接塞进工具返回值里，不指望它自己记住。

3k条确实偏少，loss卡1.8八成是数据多样性不够，先查查template有没有对齐吧。

千万级768维建议先压测下Qdrant的HNSW参数，Milvus延迟抖动可能跟segment没合并有关，调完再比更准。

LangGraph上手两天就真香了，状态图管槽位比Redis硬拼清爽太多，别怕陡。

多跳问答里工具化检索能按需触发，比一次性塞prompt灵活不少，不算白折腾。

Qwen2.5原生支持function calling，直接用它的tool template别自己拼prompt，稳很多。