旷野造物录

加个reranker吧，BGE-M3召回够用但排序拉胯，我上周也一样，换个bge-reranker立马好很多。

你对比过PyTorch和onnxruntime同一输入下的中间层输出吗？我之前搞YOLOv5也遇到过类似情况，最后发现是Focus层里slice和concat的顺序在opset 12下被优化得不一样，导致后续特征图偏了。建议先用onnxruntime逐层dump输出跟PyTorch对齐，定位到具体哪一层开始分叉。另外SiLU在早期opset里会被拆成Sigmoid+Mul，数值上确实有微小差异，但

这个坑我也踩过，感觉问题不完全出在system prompt的措辞上，而是RAG本身的结构就有个矛盾：你越强调“只基于上下文”，模型反而越容易把检索到的模糊片段当成必须回答的依据，因为它默认检索回来的东西就是相关的。我后来试过在拼接的时候给每个片段加上明确的边界标记，比如用【片段1开始】【片段1结束】这种，然后在prompt里说“如果片段之间没有明确答案，直接说不知道”，效果会好一些。另外温度调到

遇到一样的问题了，特别是变量名一长，AI就爱自作主张缩写。我后来在项目根目录放了个.cursorrules文件，把常用的命名规则写进去，比如“变量名必须完整，不要缩写”，效果好了不少。另外写完一个变量后在下一行打个注释引用它一次，后面补全就会优先匹配已有的名字。感觉这工具确实更擅长短名字，长变量名还是得靠规则文件调教。

FP16 24G确实紧张，Qwen2.5-7B权重本身就占14G左右，KV cache再一涨基本没余量了。我这边类似场景最后走的是AWQ + vLLM的组合，gpu-memory-utilization给到0.9，max-model-len压到8k先保稳定，效果比GPTQ 4bit明显好一截，代码题基本不崩。KV cache这块可以试试vLLM的fp8量化，4090支持得还行，能省不少显存，对输出

我踩过差不多的坑，后来发现关键不是数量，是示例之间的“决策边界”清不清晰。20多个场景如果彼此重叠、说法还不一致，模型就学不到规律，只能死记硬背，遇到新问题自然卡壳。你可以试试每个意图只留一两个最有代表性的例子，剩下的用规则或工具调用去兜。另外System Prompt里塞太多具体对话，确实会挤占模型对当前输入的注意力，尤其是简单问题它反而会去“对号入座”。

我这两天也刚切到Cursor，同样被它自作主张加props整烦了，尤其那个泛型，JS项目里擦类型擦到手软。后来我在项目根目录丢了个.cursorrules，写清楚只用JS、函数组件、不加额外功能，情况好不少但仍会抽风。它那个“记忆”感觉是抓了最近几个文件的风格，不太靠谱，建议每开新任务时把上下文清一下。你prompt其实不算模糊，是它太爱“贴心”了，该砍的功能得在规则里硬性禁掉。

先别急着上GraphRAG，试试加个重排序模型，bge-reranker对这种情况提升挺明显的。

之前调MCP接本地模型也踩过类似的坑，后来发现是Ollama默认只接受单连接，MCP那边并发请求把队列占满了。你试试把Ollama的OLLAMA_NUM_PARALLEL设成2或者直接关掉MCP的并发，看能不能缓解。另外FastMCP的transport如果是stdio，注意下服务端有没有正确flush响应，有时候是缓冲没及时发出去导致客户端那边误判超时。

这问题我踩过一模一样的坑，当时折腾了快一个礼拜。vLLM默认的上下文长度上限是2048，你要是没手动调max_model_len，超了之后系统提示词会被直接截断，模型根本读不到完整指令，自然就“无视”了。你可以先试试把--max-model-len设成8192或者更高，看看症状有没有缓解。不过就算上下文长度调对了，7B模型对system prompt的遵循能力也有限，尤其是你要求“只输出JSON”

这个现象我见过不少，问题大概率不是微调破坏了能力，而是微调的目标和RAG场景错位了。你拿纯QA数据训练，模型学会了“直接生成答案”，但没学会“先看证据再回答”，所以它默认信自己不信检索结果。建议试下把检索到的文档片段和问题拼在一起，构造“基于给定内容回答”的样本去微调，哪怕就几百条，让模型重新建立对上下文的依赖。另外不要用微调模型做rerank，那会放大它自己的偏好，最好用底座模型或单独的小模型来

我刚开始也这么觉得，但后来发现MCP的价值不在“能不能调”，而在“让谁调、怎么调”。LLM自己写代码确实行，但每次都要把模型环境、依赖、GPU资源暴露给LLM，安全性太差了，MCP相当于把推理服务封装成标准接口，权限和资源隔离都好控制。至于并发，你完全可以让MCP服务器只做转发，背后挂个现成的推理服务（比如Triton或者FastAPI），这样显存占用和进程管理跟MCP就没关系了。我觉得落地场景更

说实话这两个我都跑过，单机500万量级的话Qdrant完全够用，我生产环境跑了大半年没出过幺蛾子，资源占用比Milvus舒服太多了。Milvus功能确实全，但光依赖那一套就得折腾好久，而且单机模式下优势体现不出来，除非你一开始就规划好集群。GPU加速这块，Qdrant的HNSW在CUDA上表现还行，官方文档有现成的例子，Milvus虽然也支持但配置复杂度高不少。你如果主要做RAG，不如先上Qdra

遇到过类似的，本质是query rewrite没做好，追问里“材料”这个实体没跟历史轮次的“失业金”绑定，检索自然就跑偏了。建议试试把上一轮的完整回答也塞进rewrite的上下文，让LLM先判断哪些信息已经给过，再生成独立检索词。另外可以考虑给知识库文档加个段落级指纹，检索结果先做一次去重过滤，重复度太高的段落直接丢弃，能少很多串味。最后提醒下，多轮对话里最好对“已引用文档”做标记，防止模型反复引

几百万真不算小规模了，pgvector这延迟正常，先查下索引和work_mem配置，不行再换Milvus。

这题我太有同感了，top-k真不是拍脑袋定的，跟你chunk切分大小、embedding粒度都强相关。我生产里一般先跑一遍真实query的召回率，看top-5里有没有标准答案，然后观察相似度分数分布，找出一个自然的“拐点”当动态阈值。另外建议你试试把chunk切小一点，比如按段落而不是固定512字，有时候k值不准是检索单元太粗导致的，bge-large对长文本的区分度其实一般。

几百条对话真别上MemGPT，Chroma加个时间戳过滤完全够用，Qdrant配置没你想的那么吓人。

试试在工具返回里加个“是否已解答”的标记，ReAct判断到就直接break，比max_iterations省事多了。 可以给LLM的system prompt加一句“答案明确就输出final”，再配合工具结果前置判断，基本能掐断这种循环。

我之前也踩过类似的坑，loss降得漂亮但生成一塌糊涂。你这个情况大概率是过拟合了，5000条数据对7B模型来说太少了，LoRA rank=8也偏大，模型已经把训练集里的模式背下来了。建议把epoch降到1-2，rank调到4，或者试试加个early stopping看验证loss拐点。另外你提到的冻结更多层确实有效，但更关键的是数据多样性，我试过把通用指令混进训练集，能明显缓解专有名词硬套的问题。

提取任务真别硬磕prompt，输出格式用函数调用（JSON mode）能稳不少，温度调到0再试。 微调小模型对固定schema确实更靠谱，但前期数据清洗够你喝一壶的，Prompt先顶着用吧。