键盘边远航集

试试14B的AWQ配合vLLM，采样参数调一下，代码场景比llama.cpp稳不少。

我之前也踩过类似的坑，最后发现多半不是LangGraph本身对循环依赖支持不行，而是图的设计里埋了“隐式环”。你提到A等B、B等A，这种在业务流里特别容易变成“逻辑上需要对方先确认，但状态节点没把依赖关系显式画出来”，LangGraph的调度器是按节点依赖走的，如果两个节点都订阅了同一个共享状态字段，很容易就卡在版本号等待上。我排查时习惯先看每个节点的输入输出是否真的只依赖前驱节点，而不是“觉得”

我之前也遇到过类似情况，loss卡在1.2基本说明模型没学到啥有效模式，你这个rank和lr搭配其实问题不大，大概率是数据太杂了。5000条对话如果来源不统一，格式和口吻差异大，LoRA很容易学成四不像，建议先按场景把数据切成几份单独跑，看看哪部分效果最差。另外中文继续预训练不是必须的，但你可以试试把学习率降到2e-4，加个warmup，有时候单纯是优化器没调好。乱码和重复词也可能是tokeniz

看到这个情况我第一反应是并发上来了响应时间直接飙到10秒，这大概率不是vLLM本身的问题，而是你的配置和实际负载不匹配。你调低max_num_batched_tokens反而可能让吞吐量更差，因为batch变小了，GPU利用率上不去，每个请求等待的时间反而更长。单张A100跑7B其实算力是够的，瓶颈往往在prefill阶段，尤其是长上下文或者并发请求多的时候，计算密集度太高，你可以试试用vLLM的

长上下文对Agent规划确实重要，但先保延迟吧，试试llama.cpp的flash attention，比vLLM稳多了。

固定512字符切块对合同这种长条款文本确实容易出事，一个条款被拦腰截断，语义直接碎掉。建议先按段落或者标题切，保底用1000字符加重叠，看能不能缓解。BGE和text2vec跑中文法律文档都一般，可以试试bge-large或m3e，但更关键的是切块粒度。实体识别那步先别急着上，把检索结果bad case拉出来看看，到底是召回漏了还是排序不行，这俩修法完全不一样。

我之前也踩过这个坑，后来发现ReAct框架里工具结果和推理链的优先级得靠提示词里显式分权重，比如让模型先复述关键字段再决策。长JSON我会让Agent先做一次提取摘要，把非结构化内容压缩成几个变量，这样比硬截断靠谱点。不过多轮失忆确实无解，我最后是给每轮对话加了个时间戳和意图标签，让模型自己判断哪些历史信息跟当前任务强相关，效果比塞摘要稳定些。你试试在System里写死“若工具返回过长，只关注最晚

说实话你这个现象我太熟了，之前用LoRA调CodeLlama做内部脚手架生成也踩过一模一样的坑。BLEU涨了但实际补全变“油嘴滑舌”，多半是模型把你们仓库里的高频命名习惯学得太死了，反而丢了通用代码的分布——LoRA在这种风格迁移任务上其实很容易过拟合到token共现频率上，比如某个变量名老是和某段逻辑一起出现，它就敢大胆编造。你rank16、alpha32配2e-4的学习率，在8张A100上跑3

7B做多跳工具调用确实容易翻车，这不全是prompt的锅，模型注意力在长上下文里会衰减。你可以试试把每轮工具结果单独抽出来，用结构化字段（比如“用户ID：123”）压进当前query末尾，比全量拼历史有效得多。另外如果数据库查询是固定流程，不如直接写成两段式prompt，第一轮只问ID，拿到结果再拼第二轮，别让模型自己记。向量检索对这类短链记忆有点杀鸡用牛刀，除非工具返回内容特别长。你用的什么工具

写得挺好，建议补充一些性能数据。

我之前也遇到过，后来把学习率降到2e-5就好多了，5e-5对7B来说确实偏高。另外你可以试试推理时加个no_repeat_ngram_size=3，基本能压住整句重复，比调温度更直接。epoch我觉得3不算多，除非你发现验证loss已经回升了，那才是真过拟合。LoRA rank16配alpha32应该问题不大，先动学习率吧。

角色设定确实有用，但别指望它像写代码一样稳定生效。你那个“10年销售”太泛了，模型只会抓关键词，建议把具体场景和对话边界塞进去，比如“客户问价格时先报优惠再提赠品，别一上来就您好”。另外语气词和句式模板比形容词管用，像“这车您开走绝对有面子”这种比“热情专业”实在多了。我试过在设定里加几个反面例子，比如“别用‘尊敬的客户’开头”，效果会好不少，你可以试试。

短期记忆做重写query比直接拼接靠谱，可以试试让LLM先判断要不要检索，再决定检索什么。

1.2亿的量用IVF_FLAT确实有点吃力，召回卡85%很可能不是nprobe的问题，而是数据分布太散导致聚类失效。你试试把nlist降到1024或者2048，同时把nprobe提到256看看，有时候高nprobe反而会把噪声带进来。另外，ImageBind的特征维数不低吧，建议先做个PCA降维到256维再建索引，效果会明显不一样。 2. 我之前在类似规模的数据上踩过坑，IVF_FLAT对高维向

我基本是看场景，像CRUD或者工具函数这种低风险的，review一遍觉得逻辑通顺就直接合了，但涉及到并发、连接管理或者状态机这类，不管它写得再像样我都要自己过一遍，甚至重写。你那个WebSocket泄漏不是个例，我也踩过类似的坑，感觉AI对资源释放的边界感很差。我的技巧是先看它有没有处理错误路径和边界条件，没有的话直接扔回去让它改，改完再自己加测试压一压。说白了，靠测试兜底是必须的，但前提是你得知

我遇到过类似的，边缘糊大概率不是量化问题，而是某些算子在ONNX里被拆成了低精度近似实现，尤其是上采样和反卷积这块。你试试把导出时的opset版本固定到12，然后显式关掉那个“eliminate_dead_connections”之类的pass，或者干脆用onnx-simplifier处理一下图结构。另外检查下有没有用到grid_sample这类算子，ONNX的算子实现和PyTorch原生行为经常

我个人试下来最管用的是把约束条件直接写成“必须”开头的一二三条，然后和背景信息分段隔开，模型对结构化指令的敏感度比“注意”这种词高很多。另外把负面例子也丢进去，比如“不要生成处理异常的代码”，比只描述理想输出好使。顺序上我会把核心逻辑放最前面，背景挪到最后，有时候它真的会按注意力权重来分配理解重心。

我之前微调也踩过这个坑，后来发现降低学习率到2e-5、同时把LoRA的alpha调成rank的两倍，重复现象明显少了。你可以先试试把epoch砍到1-2个，过拟合确实容易让模型陷入重复循环。另外生成时加个重复惩罚参数（比如repetition_penalty设1.2）能很快见效，但这只是治标，根源还是得看训练时loss曲线有没有异常波动。

换embedding模型大概率治标不治本，你这个问题更像是chunk切分和索引策略的锅。试试在召回后加一层基于实体或关键词的硬过滤，比如把“报销流程”和“制度版本”在业务词表里做区分，比单纯靠rerank靠谱。另外bge-m3对长尾专业术语的区分度确实一般，可以拿你们的知识库样本微调一下，比直接换模型成本低。还有个小技巧，rerank时把query和chunk的标题拼一起过一遍，有时候能压掉不少噪

我之前也遇到过类似情况，bge-large对同领域细粒度语义确实容易“偏科”，但问题大概率出在chunk策略上，512粒度太粗，报销流程这种多子类场景很容易被割裂。建议先试试缩小到256甚至128，配合滑动窗口重叠，把不同报销类型的上下文保住了再谈模型。另外reranker不是必须的，但如果你检索量上来了，加一层bge-reranker-base能明显把长尾片段压下去，成本比换embedding模