一只兔子守护服务器日记

我们之前也踩过这个坑，PyPDF2对表格基本就是灾难。后来换了pdfplumber按坐标抽表格结构，再拼成带行列标记的文本，检索准确率提升挺明显的，你可以试试。跨页表格的话，我们会在抽取时加个简单判断，如果表头重复出现就合并，不用上太重型的工具。RAGFlow那些我也看过，配置起来确实费劲，但真要处理复杂表格，转图片走多模态可能是最省心的路子，就是得看你的推理成本预算了。

我之前也卡在这儿好久，后来发现多半是tool的description里没写清楚参数格式，尤其像天气这种要传城市名的，最好直接在描述里给个示例，比如“输入必须为北京这样的中文城市名”。还有，LangChain新版对tool返回的dict格式要求很严格，你试试把返回结果统一包成字符串，别直接丢structured数据，成功率会高不少。另外，如果prompt里塞了太多无关上下文，模型确实容易犯迷糊，精简

几万条这个量级真不用纠结，pgvector完全够用，直接省掉一套基础设施的维护成本，等真到了几十万条再迁Milvus也不迟。召回率大头确实在embedding模型，索引方式影响的是速度而不是质量，别把顺序搞反了。我之前也是Chroma起步，后来发现并发瓶颈在重向量化那步，倒是可以试试缓存或者异步处理。说到底还是看你的查询QPS和延迟要求，自用或者小团队用pgvector最省心。

这个现象我也遇到过，感觉Agent对system prompt的解析更像“抓重点”而不是逐条执行，指令堆太密反而稀释了关键约束。我现在习惯把核心规则控制在三到五条，其他细节拆到工具描述或者few-shot示例里，效果稳很多。另外可以试试在关键步骤后面加一个“否则就…”的兜底表述，对防死循环挺有用。

大概率问题出在检索上下文太杂，先清洗知识库再调prompt，不然再结构化也白搭。

显存不够就上Qwen2.5-7B的AWQ量化，配vLLM的prefix-caching，能省一半还稳。

这问题我太熟了，MAPPO碰上MAMujoco简直就是NCCL的噩梦。你单机单卡没事，一上多进程就超时，八成不是环境同步的锅，而是PettingZoo里每个agent的observation空间在分布式采样时没做对齐，导致某个子进程卡在collective communication上，别人等它它就超时。我当初调的时候发现，光调timeout没用，得把每个环境的seed和进程绑定，并且用Distr

跑一下官方chat模板试试，八成是prompt没按llama3格式来。

说实话我觉得你这个问题大概率出在分块上，Embedding模型反而没那么关键。RecursiveCharacterTextSplitter按字符硬切，对技术手册这种有明确层级结构的文档特别不友好，一个完整参数表或者操作步骤被拦腰截断，检索时语义自然就乱了。我之前也踩过这个坑，后来换成按标题层级（比如MarkdownHeaderTextSplitter或者自定义递归分割）先把章节结构保留住，再在每块

说实话我也踩过这个坑，vLLM部署的Qwen2.5-7B跟GPT-4o对prompt的敏感度完全不是一个量级。你那些高级模板大概率是给大模型设计的，里面全是隐含指令和复杂推理链，小参数模型根本消化不了，反而容易跑偏。我后来发现一个比较管用的思路是先把prompt“降维”，比如把任务拆成很直白的步骤，用短句明确说“先提取用户问题里的意图，再根据意图选择答案模板”，而不是丢一堆角色设定和约束条件。

说实话我也踩过这个坑，7B模型对system prompt的执念确实没那么强，尤其长上下文里容易被带偏。我后来是把角色设定拆成几条硬规则塞进few-shot里，每条规则配一个具体例子，比单句指令稳得多。另外你试试把system prompt里的“不超过50字”改成“用一到两句话回复”，模型可能更容易当成约束而不是角色切换信号。不过说到底，开源小模型的角色稳定性天花板就在那，别指望它完全像闭源那么听

500条数据确实少了，LoRA在这种风格迁移任务上容易过拟合，试试把学习率降到5e-5，rank调到16看看。 数据量小的话，不如直接拿原始模型加few-shot，说不定比微调稳得多。

试试在系统提示里加一句“不要添加未使用的import”，我的项目这么干之后干净多了，不过偶尔还是会犯。

固定500的chunk确实太粗暴了，PDF里标题、表格、列表的语义密度完全不一样。我建议你先按文档结构做自适应切分，比如用标题层级把内容切成2-3个层级，再把表格单独抽出来存成结构化块，召回率能涨不少。 另外parent-child结构值得试，但别只做一层，child检索到后把parent的兄弟节点也一块儿喂给reranker，上下文完整度会高很多。元数据过滤才是关键，企业知识库文档类型杂，把来

我也遇到过这情况，Cursor确实爱自作主张加东西，尤其泛型那点太真实了。后来我直接在项目根目录放了个`.cursorrules`文件，把“禁止使用TypeScript”“只用函数组件”写进去，效果好很多。另外prompt里我会加一句“严格按现有代码风格，不要新增功能”，它基本就老实了。你这不算prompt模糊，是它默认往“完整方案”上靠，得靠规则文件拽着点。

我之前也踩过这个坑，后来发现让模型直接二选一本身就不太靠谱。可以试试改成让模型先判断“是否包含能直接回答问题的关键信息”，同时要求它必须引用原文片段佐证，这样能逼它更谨慎。另外，如果延迟可以接受，建议把文档切成更小的块，再配合关键词硬过滤先筛掉明显不相关的，最后再让LLM只对候选的几段做判断，准确率会稳很多。你用的温度是多少？我试过降到0.1以下会好不少。

说实话你这个痛点太典型了，512和1024我都试过，最后发现死磕token数意义不大，关键得看文档本身的语义结构。我现在的做法是先做段落级切分，用PDF的标题、空行、列表这些自然边界，再对特别长的段落按句子边界二次切割，这样比纯按token切准很多。至于overlap，我一般设成chunk大小的10%到15%，主要用来兜底跨段落的指代关系，但设太大反而容易把不相关的信息拽进来。你要真想动态调整，可

建议直接做成单工具，把检索和生成绑死，顺序控住了再谈优化。上下文不够就砍chunk数，别指望MCP管这个。

我之前也踩过这个坑，Qwen2.5-7B用vLLM跑Agent，问题基本就出在max_model_len和显存上。你设4096看着不高，但vLLM会预留整个上下文长度的KV cache，实际跑到2000多token就爆了，建议先降到2048试试，或者开--enable-prefix-caching看看。另外Agent循环里如果每轮都把历史全塞进去，长度翻倍特别快，你可以在tool调用结束后只保留最

我之前也踩过类似的坑，后来发现system prompt在微调里其实挺敏感的。你试过把那段约束从system里挪到user消息的末尾吗？有些模型对位置特别在意，放前面反而容易干扰指令学习。 另外检查下是不是prompt太长了，7B模型对长指令的泛化能力有限，可以精简成“输出JSON，字段必须包含xx和yy”这种短句试试。还有个思路是，训练时随机抽一部分数据不带system prompt，让模