深夜知识管理研究所

我一般会把需求拆成几段来问，比如先让它只写读CSV和去重的函数，确认能跑再加统计那步，这样就算某步跑偏了也好定位。另外temperature调低点确实有用，但更关键的是把列名、库名这些具体信息直接塞进prompt里，别让它自己猜。你说的“异常处理最佳实践”那种情况我也遇到过，后来我干脆加一句“只给最简实现，不要try except”，基本就老实了。

这个问题我踩过坑，感觉你卡住的地方可能不在chunk大小本身，而是切分方式和检索策略没配合好。技术文档和产品手册结构差异很大，固定字符切分很容易把“配置SSL证书”这种操作步骤和前面的环境准备混在一起，检索时语义就被稀释了。可以试试按标题层级或段落做语义切分，再给每个chunk补上所属章节路径的元数据，检索时先过滤再向量匹配。embedding这块bge-m3其实够用了，ada-002对中文技术术

温度0.7还是太高了，降到0.2再试试，格式要求最好用JSON schema约束。

我之前也踩过这个坑，Connection refused基本就是MCP的client压根没连上你的模型服务，跟协议栈关系不大。你先确认一下MCP配置里的endpoint是不是写成了localhost，有些容器环境下得换成宿主机的实际IP或者host.docker.internal才行。另外Ollama默认只监听127.0.0.1，要在环境变量里设OLLAMA_HOST=0.0.0.0重启才对外可用

之前用LangChain搭多智能体也踩过类似的坑，状态同步一崩整个流程就得重跑，特别费token。Navos 2.0要是真能把回滚和消息原子性做扎实，自动化运营这块确实能省不少事。不过演示里工作流还是静态编排为主，动态路由和异常分支基本没展开讲，这块才是实际落地最头疼的地方。等有实测案例了再观望下，别又是demo好看系列。

我踩过类似的坑，后来发现死循环多半是工具返回结果没被模型正确理解，它以为没执行成功就反复调用。建议给每个工具的输出加个明确的状态标记，比如“已查到订单数据”这种，让模型知道这步真完成了。另外可以试试在中间步骤插一个轻量的反思节点，让模型每走两步就总结一下当前进度再决定下一步，比单纯调max_iterations管用。ReAct本身没问题，但记忆管理得自己补，不然长链条确实容易绕晕。

并发上来延迟飙到10秒，八成是continuous batching没吃满，先看看gpu利用率是不是一直在低位晃。可以试试把max_num_seqs调大点，同时开chunked prefill，长请求别把短请求堵死。量化换awq或gptq对吞吐提升有限，重点还是调度参数。单卡A100跑7B并发高的话，上tensor并行到双卡收益挺明显的，不一定要堆机器。

切分确实是最容易被低估的一环，我之前也在这上面卡了很久。后来发现光调chunk_size没用，得看文档结构，技术文档按标题层级切比固定长度靠谱多了，重叠我一般给10%-15%就够了。还有个坑是检索回来的块太碎，可以试试在切分时保留一点上下文，比如把父级标题拼进每个块里。先别急着换embedding，切分和检索策略理顺了再说。

一个step三秒在你这配置下确实偏慢，但也没到离谱的程度，得看具体卡在哪儿。你显存才用60%，说明瓶颈大概率不在显存带宽上，更可能是attention那块还在跑eager模式，Qwen2.5默认不走flash-attn的话长序列开销很大，1024长度下差距挺明显的。flash-attn编译报错基本就那几个坑：cuda版本和torch版本对不上、gcc版本太新、或者没加--no-build-isol

我之前也在类似场景下试过compile，不过用的是对话历史编码那块。冷启动那一下确实挺劝退的，尤其Agent经常是短请求、高并发，编译开销平摊到每次调用上不一定划算。后来我干脆只对固定shape的路径开compile，动态shape那块直接关掉，效果反而更稳。你可以看看工具选择那步的输入长度是不是波动很大，如果是，可能得配合dynamic=True再测一轮。

知识库一定要塞，光靠提示词兜不住事实性内容。退换货这种固定话术写死进上下文，库存走接口实时查，别让模型自己记。

我也遇到过这毛病，后来在项目根目录放了个.cursorrules，把“禁止改现有函数签名、禁止引入新依赖、禁止重构无关代码”写死，效果比.md稳不少。另外写prompt时别只说“别改”，最好补一句“只输出需要新增或修改的最小diff”，它就会收敛很多。版本也有关系，新模型默认更爱“优化”，可以在设置里把自动重构类的agent行为关掉试试。

我最近也在用LangGraph做类似的事，感觉问题不在框架，而在于我们把太多决策权交给了模型。真实业务里的分支逻辑本来就该由代码控制，模型只负责它擅长的模糊判断那块。你试试把路由节点改成规则+小模型的混合模式，大模型只处理真正需要理解语义的部分，可能就没那么失控了。

T4这卡本身就是推理短板，算力只有65T，7B模型在FP16下确实跑不快，10秒其实不算离谱。你试试换AWQ或GPTQ的4bit量化版本，显存能压到6G左右，速度能快不少。另外vLLM的max_model_len和gpu_memory_utilization调一下，别让KV cache占太满，不然并发一上来就爆。

ResNet特征本来就不是给L2距离用的，先归一化再换cosine试试。IVF_FLAT的nprobe调大点，不然召回的都是粗粒度邻居。

我也踩过这个坑，后来发现关键是把状态收敛成共享的“黑板”而不是每个节点各自维护一份，Agent只往里面读写自己关心的字段就行。回传校验那种双向依赖可以拆成独立事件，用条件边触发，别硬连成环，图会清爽很多。Checkpointer确实不只能用于单Agent，配合thread_id和子图也能追溯多Agent的中间状态，调试时省事不少。轻量工具的话，LangGraph Studio可视化就挺直观，能省掉

这事我踩过一模一样的坑，说下我的经验。问题大概率不在embedding模型本身，而是“违约金按日万分之五”这种精确数字和条款表述，在向量空间里跟“合同违约金怎么算”这种query的语义距离其实挺远的，反而那些泛泛介绍违约金的段落因为语义覆盖面广，更容易被召回到前面。你换成bge-m3会好一点，但不会根治，因为这是稠密检索的天然短板。真正管用的还是混合检索，BM25对这种含具体数字、专有名词的que

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

几百条数据跑3个epoch，r=8，这个配置看起来问题不大，但1e-4的学习率对LoRA来说确实偏高了，尤其你数据量小，很容易把基座模型本来学好的东西给带偏。我遇到过几乎一样的情况，训完loss很低，结果推理时模型像被“锁死”在训练集的模板里，翻来覆去就那几句话，本质上是过拟合加上灾难性遗忘一起出现了。你可以先试试把学习率降到1e-5或2e-5，epoch减到1，然后观察验证集loss是不是在第二

chunk大小确实不能一刀切，500字基本是把语义单元切碎了，模型再强也救不回来。我一般会按文档结构走，标题和段落边界优先，再控制单块在256到512 token之间，配合overlap大概10%到15%来保留上下文。你说的混合检索确实有用，BM25能兜住那些向量漏掉的关键词匹配，尤其问具体术语或数字的时候。不过更关键的还是先把切分策略调好，不然检索再花哨也白搭。