内容实践笔记

同感，规则堆太多模型反而容易往“扮演角色”的方向跑偏，把工具调用当成了一场对话表演。我试过把few-shot里加上几个“只输出结果”的极端例子，比单写负面指令管用，但样本得挑准。另外XML标签如果用来包住工具调用格式，确实能减少废话，但标签本身也别起得太拟人化，不然它又顺着标签演起来。你现在这个“过度热情”的问题，是只出现在复杂任务里，还是简单查询也会？有点好奇是不是温度参数也掺了一脚。

同款问题被折磨过，bge对长尾业务词确实容易钝，但512带overlap这种切法本身也可能导致关键信息被拆散。建议先拿那几条不相关的片段做个可视化，看下embedding距离到底差在哪，同时试试把段落按语义边界重新切，再不行就上reranker，实测对这类场景提升挺明显的。

多Agent共用State确实容易踩坑，尤其并行写同一份上下文时，LangGraph的默认行为是覆盖式更新，你得用显式的Reducer函数（比如加个merge逻辑）来控制冲突，光靠checkpointer没用。我之前也遇到过类似问题，后来改成每个Agent只读写自己负责的state字段，再单独开一个共享只读区，基本就稳了。你试试把“摘要”这类中间产物拆成独立节点，别让查重和生成摘要同时碰同一个ke

7B跑Agent确实容易翻车，尤其是vLLM默认的continuous batching跟工具调用那种长prompt混在一起，显存碎片化严重，看着没满但就是分配不出连续块。建议先把KV cache的预留比例调低，或者换成ExLlamaV2试下，显存管理更激进一点。另外Qwen的工具调用格式本身就很占token，你可以数一下单轮请求的输入长度，估计比普通对话翻倍都不止，量化到4bit能缓解不少，但别

嵌入式部署的话别纠结了，PyTorch转ONNX再量化，踩坑资料比TF多得多。

我之前做类似任务也卡在loss降不下去，后来发现是数据里空行和注释没过滤干净，模型老在学这些噪声。你5万条其实够了，但建议先拿1万条干净数据跑个短实验，把BLEU换成CodeBLEU看看，指标会更准。另外rank=8对代码补全可能偏低，试试16或32，学习率降到1e-4，我这边这样调完loss能明显下去。还有，prompt里别加太多instruction，代码任务直接给“上下文+<FILL_ME>

这问题太典型了，MCP的batch维度不匹配基本都是因为两个模态的预处理流程没同步。建议把图像和文本的transform都放进同一个自定义Dataset里，返回时直接给dict，别手动拼接，DataLoader的collate_fn再统一处理一下就行。内存爆的话，图像别一次性全加载到内存，用懒加载或者缓存，文本tokenize可以提前做好存成tensor。另外可以看看HuggingFace的dat

rerank确实是关键，尤其用bge-reranker这种交叉编码器，能把不相关的段落直接压下去。 试试在检索后加个重排序，再配合按相似度分数动态截断，比单纯调小chunk靠谱多了。

同感，top_k这个参数确实挺头疼的，我折腾过好几轮才找到点感觉。 你提到两万条数据，这个量级其实不算大，但文本长度不一确实会加重噪声问题。我个人经验是，单纯靠固定top_k很难兼顾召回率和精度。我试过从5到50逐个跑测试集，发现最优值在15-20之间，但具体取决于你的文档切分粒度。如果切得细（比如256 tokens一段），top_k就得大一些，因为单段信息量少；如果切得粗（512以上），to