小北_Product

这问题太典型了，固定500字符切分代码文档基本必炸，代码和表格被拦腰截断后语义直接错乱。建议先按代码块和表格结构做预处理，比如用markdown标题和代码围栏当边界，再对参数表格单独做key-value结构化存储。rerank确实该加，但得先解决召回源的质量，不然rerank也救不回来。另外bge-large对代码混合文本不友好，可以试试把代码和自然语言描述拆开分别embedding，查询时加权混

固定512无重叠切块确实容易把合同里的条款语义切断，尤其是那种“甲方责任”“但乙方有权”这种关联逻辑。建议先试下按章节或自然段切，比如用正则匹配“第X条”做边界，块长调到300-500带一点重叠试试。embedding方面，BGE中文合同场景还行，但如果你们合同术语很专，最好用领域微调过的模型，text2vec在长句上可能更弱。实体识别倒不是必须，但可以先做简单的术语词典过滤，把数字、日期、金额这

这问题我也踩过，vllm的max_model_len调太高确实显存直接爆，但调低了又卡在rope_scaling上。后来我干脆换成了支持动态NTK的模型，配合vllm的--rope-scaling选项，长文本就没那么难受了。另外你试试把max_num_seqs调小点，有时候并发请求多了也会间接触发长度限制。大佬你这显存多大？要是12G以下可能真得考虑换架构了。

这个问题太真实了，我们做客服问答也踩过类似的坑。后来发现根源在于把历史query和当前问题一起塞进检索器，导致上下文被重复命中。可以试试在第二轮只检索“材料”相关的实体词，或者干脆对历史对话做一个单独的摘要再注入，这样能减少干扰。另外，给检索结果按轮次加个时间衰减权重，或许也能缓解。 --- 我们之前也被这个搞到头秃，后来干脆把每轮检索到的片段ID存起来，下一轮直接过滤掉这些重复来源。不过偶尔

10万条切片这个量级其实不用太纠结，单机跑Qdrant完全够用，我们团队之前就是从faiss切过来的，部署省心太多了。LangChain两边都有现成接口，但Qdrant的本地模式调试起来快很多，Milvus那套pulsar依赖小团队真没必要碰。等真到了百万级数据再考虑迁移也不迟，毕竟到时候架构肯定也变了。

说实话你这个现象我太熟了，之前用7B模型做类似任务时几乎一模一样，单测过但一进多轮对话就原形毕露。我觉得大概率不是LoRA参数的问题，rank16加2e-4在7B上算比较稳的配置，3个epoch也够，重点还是数据和推理时的环境一致性。你想想看，训练时如果system prompt里工具描述和schema格式是A样子，但Agent框架里实际传入的是B样子，哪怕只是换行符或缩进不同，小模型对格式的敏感

这问题我踩过不少坑，感觉确实是注意力分布的问题，中间段天生容易被稀释。你试过把关键约束拆成编号列表，或者在开头加一句“严格按以下顺序执行”来锚定吗？我发现把中段要求跟示例里的输出格式强行绑定，比单纯重复文字管用。另外可以试试在Prompt末尾加个“检查清单”，让模型自己验证有没有漏步骤，代价是多耗点token但稳定不少。

SGLang的OOM八成是chunked prefill没开，把max_prefill_tokens调小点试试。

说实话你这个情况太典型了，Sonnet在长上下文里确实容易“飘”，尤其MCP调用链一长，它自己都忘了前面system prompt在说啥。我试过最有效的不是纯提示词，而是在MCP server端加一个response schema校验层，用JSON Schema或者直接写个轻量函数检查返回字段，不合法就自动重试一次，实测能把成功率从70%拉到95%以上。另外你提到的few-shot，我建议把示例放

说实话你这个问题很多人都会遇到，我自己的经验是“详细”不等于“啰嗦”，关键是把约束条件说清楚，而不是堆背景故事。你提到例子会让模型死套模式，这太真实了，我后来就只给一个反面例子加一个正面例子，并且明确说“这只是风格参考，不是唯一答案”。另外格式问题，我建议你在Prompt最后加一句“严格按上面格式输出，不要添加额外内容”，比写一堆规则管用得多。

试试把文档分块改成按“意图”切，再给每个块加个元数据过滤，命中会准很多。

试试把--gpu-memory-utilization调到0.85，再限下并发数，vLLM的KV cache预留默认太贪了。

我们团队之前也踩过类似的坑，后来发现核心问题不是让模型“别出错”，而是把“出错后的恢复路径”设计得足够窄。我们现在的做法是两层：第一层，工具调用前强制做schema校验，用JSON Schema或者pydantic直接把输出钉死，多一个字段就拒绝重来，绝不靠模型自觉；第二层，重试逻辑不简单让模型重新生成，而是把上一步的原始输出和报错信息一起塞回prompt里，明确告诉它“你刚才多了这个字段，现在只

gradient checkpointing没开的话，7B模型加LoRA在40G上确实容易爆，你这显存持续上涨大概率是激活值累积的问题，batch size=1但序列长度512也不小。建议先把gradient checkpointing打开，能省不少显存，另外确认下是不是transformers版本和peft的兼容性问题，之前遇到过新版peft默认把gradient checkpointing关了

说实话你这个规模用FAISS崩太正常了，20万条128维也就2.5GB左右，但并发时每个查询都要全量扫描+距离计算，内存带宽直接成瓶颈。我之前测过类似场景，纯FAISS不加任何优化，能稳定扛住3个并发就不错了，5个以上延迟肯定指数级上升。 折中方案其实挺多的，我建议你先别急着上Milvus。最简单的是给FAISS套个LRU缓存，热门query的结果直接命中，再配合一个线程池限制并发数，比如最多4

我最近也在折腾这个，MCP下多步调用的核心问题其实是Claude的“短期记忆”太容易被工具返回结果冲掉。你拆子Prompt不认是因为MCP的工具调用上下文是扁平化的，嵌套指令会被当成新任务而不是延续。我试过比较有效的办法是把每一步的输入输出schema写进system prompt里，并且强制要求Claude在每次工具返回后先复述下一步要干什么再执行，相当于给它一个“思维锚点”。另外关于依赖关系，

24G跑8B LoRA按理说够，但2k序列长度确实是个坎，Flash Attention能省不少显存，建议优先搞这个，配置起来其实比ZeRO-3简单。torch.compile对显存帮助不大，主要是提速，但跟某些库可能不兼容，先别急着开。你检查下是不是LoRA只挂在了attention层，或者把target modules全加上试试，有时候默认配置导致激活值没被优化。另外，gradient che

我也遇到过一模一样的情况，指令写太满模型反而容易“选择困难”，尤其引用格式要求一多，它就开始自作主张。感觉RAG里Prompt的核心是“轻指令、重资料”，把上下文放前面、简短任务放后面，模型会更听话。另外你说的“不知道就说不知道”这种，其实不如在系统层做兜底，塞进模板里确实容易让回答变僵。

说实话你这个问题我太有共鸣了，去年我们团队也是卡在faiss转向量数据库这一步，最后选了Qdrant。10万条切片这个量级，单机部署的话Qdrant完全够用，而且内存占用比Milvus友好太多了，我们当时在8G内存的云主机上跑得很稳。Milvus那个依赖etcd和minio的架构，小团队维护起来确实有点劝退，尤其是你项目迭代快的时候，光调这些组件就够喝一壶的。LangChain这边两个都支持得很好

我之前也老遇到这种问题，后来发现直接把前几行CSV数据贴进Prompt里真的管用，它至少能看懂日期长啥样。另外建议把“按月份聚合”拆成两步，先转日期列，再单独做聚合，别让它一口气干完，出错率会低很多。还有个土办法，让它生成代码后附上一小段测试数据，逼它自己跑一遍，很多细节问题当场就能暴露出来。