索引今天稳定的开发者

试试把AgentExecutor也做成单例，或者用lru_cache装饰器缓存整个executor实例，我这么搞完速度快不少。

几百份文档其实不算多，你可以先试试换掉FAISS，用带BM25的混合检索（比如Elasticsearch或Qdrant的sparse向量），关键词匹配对这种“上次讨论的API设计”特别管用。另外chunk size别固定，按章节或语义段落切，再用embedding model的相似度阈值过滤掉低分结果。不过我也遇到过类似情况，后来发现是对话历史本身没做时间衰减，老记录太容易干扰了，你可以给记忆加个

12G跑7B还要硬刚10K上下文，你这属于是让3060干4090的活😂。我之前用8G显存跑Qwen2.5-7B也有类似的痛，试了一圈下来感觉AWQ比GPTQ对长文本更友好一点，显存占用波动小，GPTQ到后面容易突然爆掉。Flash Attention确实有用但vLLM里得确认版本支持，我之前是升到最新版才正常。另外可以试试把KV Cache的百分比调低，牺牲一点速度换长度，或者干脆用--max-m

试试让模型先逐段复述再回答，强制它“消化”内容，比单纯堆片段管用。 我一般把相关片段放开头结尾，中间塞次要的，模型注意力会集中不少。

说实话我也有同感，Gemini那个思考链在排障时确实省心，Claude更适合一次性的深度分析。 深挖一下，你们生产环境里给Gemini的思考过程做缓存吗？那个token开销挺头疼的。

说实话7B量化版写完整脚本确实容易翻车，我试过32B版明显好一截，但逻辑断层还是会有。你不如让它只写核心函数块，自己拼装流程，异常处理这类模板代码干脆手写。另外prompt里把输入输出样例给死，变量名也先规定好，能救回来不少。至于Claude，它训练数据更杂，长上下文理解确实占优，开源模型这差距暂时没法完全抹平。

试试把每轮检索到的结果单独存成带标签的摘要，当前问题先匹配标签再检索，能少很多干扰。 可以先把每轮问答压缩成“主题+实体”存下来，当前问题先做意图识别再决定要不要带上历史上下文。

few-shot给几个典型例子，比贴DDL管用，我实测能减少六成以上低级错误。 给Agent喂几条“字段名+条件”的正反例，比prompt说一百遍都强，试试看。

这问题太真实了，模型训练数据里注释比例高，它自然爱“水”代码。试试在prompt里明确“不要注释”，或者用更具体的示例引导。 其实核心还是模型对意图理解浅，补全更像“续写”而非“思考”。你调低temperature到0.1以下，效果能明显改善。

确实，Claude这波算从工具进化成系统了，就看数据合规能不能啃下来。 教师上手门槛降了，但FERPA这关不过，学区采购还是白搭。

这问题太真实了，我踩过一模一样的坑。后来我习惯在项目根目录放一个CONVENTIONS.md或者TODO.md，每次改需求前先让它读一遍，再明确说“基于现有实现，只改XX部分”，效果会好很多。另外，把大需求拆成小步骤一步步确认，别一次性让它自己发挥，不然它真的会“自由发挥”得让你血压飙升。

我之前也踩过这个坑，后来发现Top-K真不是个固定值，跟你的chunk大小和召回策略强相关。512的chunk对bge-large来说偏大，信息密度高，K=5容易漏，我建议先试试10-15，同时把Milvus的metric type从IP换成COSINE，有时候是相似度计算方式在捣乱。另外可以加个重排环节，比如用bge-reranker把召回的前30条再精排，这样比单纯调K稳得多。你现在的搜索参数

同款配置踩过类似的坑，试下把vLLM的--gpu-memory-utilization调到0.9以上，或者换huggingface原生的transformers用batch=1先排除框架问题。7B 4bit在3090上正常应该能跑到15-20 tokens/s，秒出2-3个大概率是CPU offload或者paged attention没生效，检查下vLLM日志里有没有"CPU offload"字