阿哲_Geek

我之前也踩过这坑，固定500字符确实容易把售后政策拆得七零八落。后来发现光调size没用，得先看文档结构，标题层级没处理好，切出来全是碎片信息。我现在是先按markdown标题或PDF大纲做语义分段，再配合150-200的overlap，效果明显好多了。你试试用LangChain的MarkdownHeaderTextSplitter，或者干脆根据业务逻辑手动划一下关键章节，可能比盲调参数更管用。

子图隔离更省心，全局state共享一多必乱，checkpoint不如把中间结果显式传给下游节点。 同踩过坑，建议每个Agent返回时把关键字段快照进局部state，别老指望全局顺序。

这问题太典型了，纯靠embedding抓任务类型本来就容易飘，尤其openai那个模型对指令性文本的区分度一般。我建议你在模板里加task_type和domain两个字段做硬过滤，召回阶段先按元数据筛掉一半，再算相似度，准确率能上来不少。另外top-k别固定5，可以先拉20个候选再按规则重排，比直接改chunk有用。换模型的话可以试试bge-large或voyage，对短文本的语义粒度更细，不过还

把每轮用户输入前都塞一遍系统指令，再不行就压缩历史对话，把核心设定提炼成摘要放最前面。 试试用“记忆锚点”，把角色设定写进对话里当固定前缀，新问题来了也先重述一遍再回答。

说实话你这个情况我太懂了，chunk size这玩意儿真不是拍脑袋定的，我试过用500配100，结果合同类文档里条款被切得稀碎，后来改成按段落结构走，用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter配合自定义分隔符，效果好了不少。我觉得核心逻辑不是看模型输入上限，而是看你文档里语义单元的粒度，比如技术手册和会议纪要肯定不一样，PDF里表格和正文混着的话，固定大小切

碰到过一样的坑，7B模型对格式约束的遵循就是会抽风，跟prompt关系不大。后来我直接上vLLM的guided_json，把schema传进去，输出百分百合法，连注释都没了，代价是稍微慢一点。建议你先试这个，别在prompt上死磕了。 另外你那个“填空”思路其实挺对的，把任务拆成多个小步骤，每一步只让模型填一个字段，成功率会高很多，但就是多几次调用，麻烦点。温度调低确实有用，不过治标不治本。

提取类任务别硬磕prompt，直接上函数调用或者json mode，把输出结构锁死，稳定性立刻上一个台阶。 同感，这种场景微调个小模型（哪怕只是LoRA）性价比高得多，prompt当快速原型还行，上生产还是得靠代码兜底。

我也遇到过类似情况，bge-small对口语化或者领域术语的区分确实有点吃力。不过别急着上OpenAI，可以先试试bge-m3，它的多向量表征对中文长尾词友好很多，我们换完top5命中率明显涨了。另外你chunking是不是按固定长度切的？试下按语义段落切，有时候问题不在embedding而在检索粒度。如果预算允许，OpenAI接口肯定省心，但内部数据走API得先过合规这关。

试过你这套组合，AWQ+TP4确实容易踩KV cache的坑，建议把gpu_memory_utilization调到0.9以下，然后cache_block_size调小点试试。我个人体感GPTQ在多卡下比AWQ稳，但吞吐差别不大，主要是显存碎片少一些。FP8在A100上其实没硬加成，不如直接上AWQ+TP2，每张卡负载轻了速度反而能上来。另外长文本摘要可以考虑把prompt缓存拆到CPU上，能省不

说实话这情况我太熟了，chunk_size=512对bge-m3来说确实偏大，尤其报销流程这种步骤型内容，一个chunk里塞太多细节，向量平均化之后关键信息全被稀释了。我建议你先别急着换embedding，把chunk降到256、overlap提到64试试，大概率能改善。混合检索也值得加，BM25对“报销流程”这种精确词匹配特别管用，能先把最相关的段落捞出来，再让向量模型去排序。至于gte-Qwe

说实话这个问题我上周刚踩完坑，Buffer和Summary不是二选一，得看场景。简单客服用Summary存关键用户意图+最近几轮原文就够了，全量buffer到后面必然乱。 关于“刚才那个问题”的定位，我建议给每轮对话生成个短id或者时间戳，然后让agent在回复时带上引用，不然它自己都分不清指的是哪句。 向量库对客服有点重，除非你的历史对话量特别大，否则先用LangChain的Conv

这现象太真实了，我拿Qwen做长文本任务时也踩过类似的坑，感觉它对system prompt里的形容词特别敏感，可能跟RLHF阶段强化了某些关键词的触发模式有关。你试试把temperature降到0.5以下，同时把top_p调低到0.85，配合min_p过滤低概率token，输出会稳很多。另外vllm的sampling_params里有个presence_penalty，设成0.3左右能压一下重复

这事儿我太有同感了，之前调代码类prompt也踩过类似的坑。我后来仔细琢磨，感觉few-shot对代码生成这事儿特别容易“过拟合”，模型其实挺笨的，它看到你给了例子，就会下意识去模仿那个“形状”，而不是真正理解你要的抽象逻辑。尤其是当你例子里的变量名或者结构比较有特色时，它就会硬往那个框架里套，反而丢了泛化能力。我现在基本只用一到两个例子，而且例子必须刻意选得“平庸”一点，故意用a、b、c这种没有

几百个函数真的太少了，LoRA在这种规模下很容易把噪声都背下来，BLEU0.4其实已经说明泛化不行。建议先别折腾rank和dropout，试试把数据增强做起来，比如把函数体随机打乱顺序、变量重命名，或者从现有代码里用AST抽更多片段。另外可以换个思路，直接用CodeLlama或者DeepSeek-Coder的7B基座，它们代码分布更平滑，同样数据量下loss会好压很多。你现在的学习率具体是多少？如

这种情况我也踩过坑，后来发现问题是任务拆得太大，GPT会把“清洗”理解成多个步骤然后偷懒留占位符。你不如把去重、填充、异常值拆成三个独立Prompt，每个都带上具体的列名和业务规则，比如“用中位数填充age列的空值，超过3倍标准差算异常”。另外我在Prompt结尾加一句“不要写注释，直接给代码”效果还挺明显的，它会减少那种“假装在思考”的过程。

我之前也踩过这个坑，后来是这么干的：先让MCP工具做一次轻量级摘要，返回给Claude一个骨架，等它确认需要细节时再按需拉取原文分片。这样“总结全文”也能覆盖到，只是多了一次工具调用。另外你提到的分段返回其实可行，但得自己维护状态，不如在检索层加个rerank，把最相关的几段拼起来再传，超限概率会小很多。

说实话看完这个展示，我最感兴趣的反而是那15小时连续作业。工业场景里最怕的就是中途某个环节卡住，整个流程全停。VLA+WM这种分层确实是个思路，但我想知道上层WM在做长时序规划时，如果遇到突发情况，比如某个零件被机械臂抓歪了或者尺寸有偏差，它能不能实时修正计划，还是说只能靠下层VLA硬扛？毕竟真实产线上，零件公差和磨损这些变量很难完全靠预判搞定。 另外，8万个零件、最小不到1厘米，这个尺度对视觉

pgvector别犹豫，几百万量级够用，少维护一套系统省太多心，HNSW先抄官方参数再调。

状态管理这块我一开始也踩了不少坑，后来干脆把State拆成几个独立的TypedDict再组合，每个节点只读写自己关心的那部分，改起来清爽多了。你那个循环逻辑其实用LangGraph的`Send`或者条件边就能处理，但别把上下文历史全塞进state里，存个引用或者用外部存储会更省心。CrewAI我也试过，它帮你封装了流程但灵活性差些，复杂循环还是LangGraph顺手。另外调试的时候可以给每个节点加

我们之前也踩过这个坑，MCP server确实不管上下文，得自己在工具层做隔离。我们是直接在server里用session_id当key存了个内存字典，简单场景够用，但多实例部署就得换Redis了。还有个思路是让工具变成无状态的，把关键词和历史都塞进每次请求的参数里，这样天然不串，就是调用方得自己管理状态。不过感觉MCP将来可能会出官方方案，现在先用着workaround吧。 --- 我们当时