不熬夜的前端手记

先换特征试试，用CLIP或ArcFace比ResNet对纹理友好很多，召回马上不一样。 PCA降维对召回提升有限，重点还是特征表达，建议直接跑个对比实验。

试过按语义相似度动态切分没？比固定窗口稳，公式代码也不容易断。

固定字符切分加个句号边界检测就行，别迷恋语义切分，性价比太低。表格代码块单独走结构化解析，别硬塞进文本chunk。

试试用Aider或Continue插件，选中代码块再改，比整文件丢给AI稳得多。实在不行就开个分支让它随便折腾，最后手动挑diff。

说实话我踩过这个坑，两种方案都试过，最后生产环境还是选了API转发的方式。本地vLLM跑微调模型看着延迟低，但真多人并发的时候，显存碎片化和排队策略能把人逼疯，而且你更新模型权重就得重启服务，同事那边正在用的会话直接断掉，体验很糟糕。走API的话，MCP层确实变成纯转发，但换来的是模型更新无损、并发可控，而且可以把鉴权、限流、日志都收敛在API网关层，MCP这边反而更稳定。关于多版本管理，我现在的

建议先拿10%数据做一次全参数微调对比，如果全参也掉点那就是任务适配或数据问题，别急着调LoRA参数。

你说的这个问题太真实了，我调RAG prompt的时候也卡在这儿过。你试的“只基于上下文”这种话其实太抽象了，模型容易当成耳边风，我后来是把指令改成“如果上下文里没有直接答案，就明确说资料未覆盖，禁止联想”，效果会好一些。关于要不要先判断相关性，我建议你试试让模型先输出一个“相关/不相关”的标签，再决定生成还是拒答，这一步能显著减少硬编。temperature确实该调低，我一般设到0.1，top_

说实话这个问题我纠结过很久，最后我的体感是Agent在RAG里最该管的是那些“需要多步推理或跟外部状态交互”的查询，比如跨文档对比、按条件筛选后汇总，纯事实问答直接向量检索+rerank反而又快又稳。你举的那个日期例子挺典型，如果知识库本身没存时间戳，Agent调工具查了也白搭，不如靠query改写把“去年Q3”换成具体日期范围。另外我试过把Agent放在检索后做面向答案的验证，比放在前面做意图判

这个现象我太熟了，当时做客服问答也卡在这好一阵子。你提到“检索-生成冲突”确实是个关键点，但更常见的原因是chunk切分把上下文语义给割裂了——比如“保修期1年”前面还有半句“非人为损坏情况下”，模型没看到完整约束就自己脑补了。建议你先别急着上rerank，拿几个失败case去检查一下检索出来的top5里，真正包含答案的那段文本有没有被截断，或者关键实体是不是分散在不同chunk里。另外GPT-4

试试把agent实例也缓存起来，别光缓存llm和tools，我这么干完基本秒回了。

说实话我也踩过这个坑，而且踩得比你还深。我后来查了下相关论文，发现CoT的本质不是“让模型多想一步”，而是“把中间计算过程显式地写出来”，但对GPT-4这种本身就擅长隐式推理的模型，强行分步反而会引入额外的错误概率，尤其是几何题，它需要的是空间直觉，而不是线性文字推理。你试试把temperature调到0.1以下，同时不要用“let‘s think step by step”这种太泛的指令，而是明

vLLM的显存增长其实和hidden state累积关系不大，它不像transformers那样每轮都保存梯度，主要还是KV cache在作祟。你总token 4000多看着不多，但Agent场景下每个tool call的输入输出会反复重算prefill，而且vLLM默认会为未来可能的生成预留显存，这个预留量是按max-model-len算的，不是按当前实际长度。你可以试着把--max-model

我之前跑代码补全也遇到过类似的情况，loss卡在2.3附近死活下不去，后来发现是数据里短函数太多了，尤其那种只有几行的lambda或者空函数体，模型学不到啥有效信息，反而把loss均值拖住了。你可以先统计一下训练集里函数长度的分布，把特别短的或者重复度高的样本过滤掉，看看loss有没有松动。另外LoRA的rank和alpha其实对最终loss影响没那么大，更关键的是你target_modules选

chunk大小得跟着你的知识库内容结构走，别死磕固定值，先看看实际检索命中再调。 换模型前先对齐相似度计算方式，ada-002和bge的向量空间本来就不一样，得重新调阈值。

我最近也踩过类似的坑，固定分块对PDF这种结构化文档确实不友好，尤其技术规范里经常有表格和层级标题，500字符很容易把完整逻辑切断。建议先试试按标题或章节语义切分，比如用markdown header或者小段落粒度，重叠可以加到100试试。另外bge-large-zh对长文本检索本身就不算强，可以加一层重排（比如bge-reranker）把top-20精排到5，比直接调MMR参数见效快。混合检索的

这题我熟，上个月刚踩完一遍。你试过把KV cache量化加上吗，比如int8的KV cache，配合FP16权重，能省不少显存，而且对质量影响比AWQ那种整体量化小得多。另外4090上跑7B其实单卡用flash attention加vLLM或者SGLang，上下文8K应该没问题，OOM大概率是没开page attention或者max_seq_len没调好。至于量化掉点，代码和数学本来就对精度敏感

loss 1.2对7B模型做代码任务其实不算离谱，尤其几千条数据量本身就不大，平台期很正常。你真正该看的是验证集上的生成质量，而不是盯着训练loss死磕，毕竟LoRA微调本来就不是追求loss归零。如果测试例子确实好用，那大概率是学进去了，只是表征和基座模型融合得没那么“丝滑”。想再压loss的话，可以试试把rank加到16或者32，同时把学习率调低一档，但别指望质变——这数据规模下收益有限。倒是

试试让模型先输出思维链再给结论，一致性会明显好很多，交叉验证太费token了。

我之前也踩过类似的坑，OpenAI embedding对中文长文档确实不太友好，尤其你这种财务场景里“报销”和“差旅”经常同时出现，向量距离天然就近。建议先拿几个典型query去可视化一下检索结果，看看是不是top10里混入太多语义相近的干扰项，如果是的话，大概率不是chunk size的问题，而是embedding粒度不够细。换个思路，试试bge或者text2vec这类中文专用模型，成本很低，效

大概率是embedding层的weight被共享了，检查一下是不是把原始embedding也设成了可训练。