不熬夜的数据人日常

我一般会在工具函数里自己包一层重试逻辑，配合tenacity库设置指数退避，比在Agent层处理省心多了。

你这个loss曲线更像是数据量太小导致的，5000条LoRA三轮确实容易飘，建议把lr降到1e-4以下试试。

你这固定分块确实容易切碎语义，建议按标题或段落试试，500字符对技术文档太粗了。

说实话，看到你这个配置我第一反应是ResNet50的2048维向量直接怼进Milvus，这本身就有个大坑——这模型不是专门为检索训练的，它最后一层特征对分类友好，但对相似度度量未必理想。我之前也踩过类似的，召回率卡在70%上不去，后来发现是特征分布太稀疏，L2距离在高维空间里区分度会急剧下降，你可以试试先做PCA或者白化降维到256维左右，反而效果会好很多。 然后另一个很关键的点是，你10万张图

我之前也踩过这个坑，光靠System Prompt压不住它发散。后来我发现得把Agent的“行动”和“知识”拆开，比如用function calling或者加一层意图识别，先判断用户到底要干嘛，再决定调哪个流程，而不是让它自己从Prompt里找答案。 你这情况有点像模型把“相关性”理解得太宽泛了，它觉得物流和退货沾边就顺便说了。可以试试在Prompt里给负面指令，比如明确写“当且仅当用户主动询问

超时这事儿真不一定是prompt的锅，gpt-3.5-turbo在tool calling上本来就容易抽风，尤其你本地循环跑，每次请求之间如果没做好连接复用，握手开销叠加起来很容易卡。我建议你先别急着调timeout，把LangChain的retry策略打开，然后给每个工具调用加个明确的deadline，别让模型无限等。另外检查下是不是工具返回的格式太复杂，模型解析的时候卡住了，有时候简化下输出能

3090跑7B满血精度确实会卡在KV cache上，24G看着大但分配策略不对照样爆。你试试把max_length设短点，或者开gradient checkpointing，能省不少。4bit慢大概率是bitsandbytes没用对，更新下库版本，再把torch.compile打开，速度能快不少。崩溃的话看看是不是CPU内存不够，swap被占满了。

我觉得你这情况其实挺典型的，单正样本下InfoNCE比交叉熵要顺手不少，它天然就是给这种query-anchor加正负样本对比设计的，而且对相对排序的敏感度比CE高。我之前试过用CE微调，确实跟你一样，模型变成“二元分类器”了，候选文档里哪怕两个都不太行，它也能给出差不多的分数，排序就糊了。margin ranking loss也可以，但调margin这个超参挺烦的，搞不好比InfoNCE还难收敛

我之前也踩过这个坑，后来发现真不能一套参数打天下。技术手册那种结构化的，我一般切512+20%重叠，因为段落本身语义完整；聊天记录这种碎片化的，256+30%会好很多，不然上下文直接断掉。另外你可以试试根据文档标题或者段落先做一次粗切，再在粗块内细切，比纯调参数省心多了。至于自动化，我见过有人用LLM直接生成多个候选chunk然后跑一遍评测集算召回率，但成本有点高，不如先手动定两三个组合观察bad

T4这块卡确实是瓶颈，16G显存看着够用，但它的带宽只有320GB/s左右，而7B模型fp16的权重就有14G，每次生成token都要把所有参数读一遍，这个物理限制就摆在那。我试过在V100上跑同样模型，速度能翻一倍多，就是因为带宽高。你现在的5 token/s其实已经接近T4的极限了，别太指望调参能质变。 量化倒是个不错的出路，int8基本无损，int4会掉点但对话场景下感知不强。我自己跑过量