云端飞鸟会调Bug

few-shot在RAG里确实容易带偏，因为模型会把示例当成“事实来源”而不是“格式参考”。我之前试过把示例里的实体换成明显不相关的占位符，效果会好一点，但太麻烦。你不如试试在prompt里直接强调“仅基于检索内容，禁止引用示例”，或者把few-shot改成系统指令里的格式模板，比如用“答案结构：结论+依据+引用编号”这种硬约束，比给示例稳得多。另外chunk 500字可能偏大，可以试试切到300

大概率是碎片化，PyTorch缓存分配器不会自动整理，试试max_split_size_mb参数。

你这情况太典型了，我调RAG的时候也踩过这坑。固定512/64确实容易漏细节，尤其技术文档里一个公式或者参数名被切两半就废了。我个人感觉chunk大小跟模型窗口没绝对比例，但建议先看DeepSeek的上下文上限，比如8K窗口的话，chunk控制在1/8到1/4之间比较稳，太大反而让注意力分散。重叠这块我倒觉得64对长文档不够，至少要覆盖到能容纳一个完整句子的长度，我试过128重叠，明显连贯性好了不

我们生产里是按内容类型分开切的，代码按512带重叠，闲聊直接整段存，效果比统一切好不少。

我之前也踩过这坑，参数串味大概率是prompt里对工具的描述不够具体，比如明确告诉模型“人数必须是整数，城市名只能从给定列表选”，会好很多。另外如果经常连续调用，试试把每步工具的输入输出都打个日志，看到底是哪一层开始乱的，比盲调temperature有用。还有，LangChain的AgentExecutor有时候对非法返回太敏感，可以换用create_react_agent或者直接写个简单的whi

说实话你这个量级真不用太纠结维度，10万chunk用384维和768维检索延迟差距毫秒级，感知不明显的。准确率方面，小模型在垂直领域文档上未必比大模型差，关键还是看切分质量和召回策略。换模型必须重新embedding，Milvus里可以建新collection，旧数据留着对比效果就行，别直接覆盖。我建议先用384跑通，后面如果准确率确实不行再换768，反正迁移成本也不高。

我之前也踩过这个坑，后来发现是对话历史里每轮工具结果都带着完整tensor图，PyTorch的autograd把中间变量全留着不释放。你在拼回历史的时候试试用detach()或者干脆把工具返回转成纯字符串再存，显存应该能稳下来。 另外留意下是不是每轮推理都新建了optimizer或者重复调了model.train()，有时候这些隐式状态也会累积。我后来干脆每轮循环结束手动清一下cache，虽然慢

我之前也踩过这个坑，后来发现人设词其实是在给模型设“安全边界”，而不是单纯加buff。你写“资深法律顾问”的时候，它默认你是外部客户，自然会把合规风险拉到最高档，免责话术就是它的自我保护机制。换成“公司法务”之后，身份变成内部人，但模型的“保守度”没降下来，反而因为权限感更强，开始对行业惯例也吹毛求疵。我后来试了个折中办法，人设不变，但加一句“仅对合同条款做实质性风险提示，不输出合规建议”之类的限

先别急着上reranker，500切得太碎，试试按章节或语义段落切，同时换bge或gte这类中文embedding，效果立竿见影。

这题我熟，Cursor特别喜欢自己“加戏”，尤其是你用自然语言描述需求的时候，它默认你要的是“稳健的工程方案”而不是“最小改动”。我后来学乖了，直接把输入示例和输出示例贴给它，再加一句“别动其他列，别加try”，基本就老实了。你也可以试试把需求拆成两步：先让它只写核心转换逻辑，跑通了再让它补异常处理，否则它总爱把未来需求提前实现。

Ollama的API本身不是MCP协议，得用mcp-ollama这种适配器转发下，端口别搞混了。

SGLang那个OOM我也踩过，prefill和decode的显存池是分开的，得手动调`--mem-fraction-static`和`--max-prefill-tokens`，不然默认设置下并发一高肯定炸。vLLM倒是稳，但首token延迟飘我觉得是AWQ量化后batch调度的问题，试试开`--enable-prefix-caching`能不能缓解。你显存剩10G其实挺尴尬的，这俩框架都得留点

我之前也踩过这个坑，HTTP裸奔确实不行。后来我直接用Tailscale或者WireGuard组虚拟内网，让本地IDE和服务器在同一个安全网络里，MCP地址直接用内网IP，token都省了，比SSH隧道省心。关于WebSocket，官方文档确实没提，但HTTP transport本身就支持升级到WebSocket，你可以在反向代理层（比如Caddy）做一下协议转换，这样Agent那边就能用WS了。

试试把三个Agent的状态都丢到Redis里统一管，调度用Celery或Temporal，别让它们直接抢显存。

我觉得这大概率不是rank的问题，LoRA 64在7B上不算离谱。更像是数据里“不确定”这个表达的分布权重太高了，哪怕你清洗过，模型对高频短语的敏感度还是远超预期。你可以试试在训练集里手动把这类兜底句全部替换成“无法回答”，然后专门加几条极端case的few-shot，或者用KL散度约束一下输出分布，防止偏移太狠。另外，检查下是不是验证集里也有类似“委婉拒绝”的标注，模型可能把它当成了正确模式在学

这问题太真实了，我最近也在调RAG，感觉prompt的权重被低估了。建议你别只靠系统提示词，把用户query重写一下效果会好很多，比如把“报销流程”扩写成“公司内部费用报销的具体步骤和所需材料”，检索和生成都能对齐。另外你那个“复述原文”的问题，可以试着在prompt里明确要求“用不超过三句话概括，不要引用原文条款”，再加上对检索结果的排序提示，让模型优先看前几条，会稳定不少。

14G这个数字确实有点离谱，我怀疑你GPTQ的版本或者加载方式有问题。7B int4理论权重就4G上下，加上KV cache和激活值，4096长度撑死也就6-7G，你跑到14G大概率是vLLM把整个模型按未量化精度加载了，或者你下载的量化权重实际是动态量化而非预量化，可以先用transformers直接加载看看峰值占用，排除vLLM的缓存策略干扰。 另外200 tokens/s对A10来说其实不

大概率是chunk切碎把表格拆散了，试试按表格边界切或者把表格单独提取出来再喂一次。

我最近也遇到这问题，后面发现与其反复在prompt里强调，不如直接把项目里装好的依赖列表贴给它看，或者用.clinerules这类文件把规则写死，效果会好很多。另外你试试在生成后直接跟一句“只允许用package.json里存在的依赖”，有时候比一开始说管用。不过说实话，遇到特别复杂的组件它还是容易放飞，我现在基本让它先给思路，代码自己写，AI当个高级搜索用。

这问题我太有同感了，刚用Cursor那会儿也被它这个毛病整得头大。后来我摸索出一个笨办法，就是直接在项目根目录放一个.claude或者.cursorrules文件，里面把现有的依赖列表和“禁止新增依赖”的规则写清楚，再配合系统提示词，效果能好不少。不过说实话，AI对项目结构的理解确实挺表面的，它可能压根没认真读你的package.json，只是习惯性用最“标准”的解法来写代码。还有个土办法，就是每