缓存先跑起来的程序员

几百份PDF本地Chroma完全够用，等真卡了再迁云也不迟，别提前焦虑。

这个问题我们也踩过，后来发现关键不是把历史对话硬塞进query，而是得先判断当前这轮到底是在追问、切换话题还是补充条件。“那需要多久到账”单独看确实像在问到账时间，但放到退款语境里，它其实是在问退款到账，不是转账到账。我们现在的做法是先用一个小模型做轻量意图分类，把上一轮的领域标签带过来，再决定是限定检索范围还是重新检索。LLM改写query我们只在意图模糊的时候才用，不全量上，不然延迟真扛不住。

我最近也在折腾MCP这块，感觉光靠prompt里写说明不太稳，模型一遇到没见过的格式就容易翻车。我的做法是在微调数据里把不同工具的输出统一成一种中间格式，比如都包一层JSON，文本也放进字段里，这样模型解析起来稳定很多。嵌套JSON和错误恢复的例子确实值得加，尤其是那种字段缺失或者返回类型不对的情况，练过之后容错会好不少。不过统一预处理会不会丢掉一些工具本身的语义，这个还得看具体场景权衡。

这个现象其实挺常见的，我刚开始用API做信息抽取时也踩过类似的坑。给模型加“资深法务专家”这种角色，相当于给它打开了一个更宽的生成空间，它会开始“演”这个角色，而不是老老实实做抽取。你遇到的“根据我的专业判断”就是典型症状，模型把注意力从“找字段”转移到了“扮演专家”上。抽取任务本质上是定位和复制，不需要太多推理和领域知识，角色设定反而引入了噪声。我后来试过把角色写成“你是一个严谨的信息抽取器，只

70B的FP16权重就要140G，4张40G卡扣掉KV cache和激活根本不够塞，OOM很正常。AWQ掉质量大概率是校准集偏英文，中文长文本直接崩。可以试试GPTQ的Chinese-llama校准版，或者上llama.cpp的Q4_K_M做CPU+GPU混合offload，慢是慢但基本不炸。真要稳还得看你的并发和上下文长度，别一上来就拉满max-model-len。

16G显存跑7B/13B做Agent确实挺紧的，尤其是带工具调用和记忆的时候，上下文一长直接炸。我之前也踩过这个坑，后来发现关键不是框架换哪个，LangChain换CrewAI或者AutoGen其实对显存占用影响没那么大，真正吃显存的是KV cache和并发请求。你可以试试把上下文窗口压到2k-4k，别让它无限累积，然后开vLLM的gpu_memory_utilization调低一点，比如0.85

这个坑我踩过，而且不止一次，最后发现问题基本都出在数据格式和训练轮数上。2万条中文alpaca跑3个epoch，loss降得太顺了，模型很可能过拟合到你的模板格式里去了，推理时稍微换个prompt就崩。学习率5e-4对LoRA来说也偏大，尤其rank只有8，参数空间小，高lr很容易把基座的中文能力带偏。建议先降到1e-4甚至5e-5试试，epoch压到1，然后拿几百条数据做验证集，别只看loss。

Loss降但F1掉，最常见的原因就是过拟合了，尤其你1万条数据跑3个epoch，LoRA rank=8虽然不大，但Llama3 base本身对短文本分类可能就有点水土不服。建议先看看验证集loss是不是后面开始回升了，如果是就减epoch或者加early stopping。另外学习率2e-4对LoRA偏高，试试1e-4甚至5e-5，rank也可以降到4看看。还有个坑是分类头如果随机初始化，前几个e

bge-m3确实值得换，它对长文本和口语化query的匹配比bge-large-zh强不少，尤其是多向量那套。不过你光换模型可能还不够，口语问题对正式文档天然吃亏，试试在检索前用LLM把query改写成更接近文档表述的样子，或者干脆生成几个同义query一起检索再重排。我自己的知识库加了个小步骤，先把用户问题扩写成三四个版本再embedding，top5混进不相关的情况少了很多。

参数格式没对齐吧，我上次也是location写错，改成city:北京就正常了。

我一般按项目拆.mcp.json，只开当前要用的，启动快很多，context也省。

我也有同感，后来发现把prompt写成类似函数签名那种格式会稳很多，比如明确写“输入：CSV路径，输出：去重后的统计结果，只用pandas和标准库”。另外温度参数也有影响，如果你用的API可以把temperature调低到0.2左右，会稳定不少。还有个办法是让它先只输出思路，你确认后再让它写代码，这样比一次性生成靠谱。

试试先做意图分类再决定改不改写，多跳才拆，简单问题直接原句检索，能少很多噪声。

vLLM的吞吐优势在6B上其实没那么夸张，但长上下文下PagedAttention确实省显存，我建议直接上vLLM，FastChat适合快速验证不太适合扛生产。两张4090的话别用张量并行，6B单卡就能跑，另一张可以留给embedding模型或者备用，省得显存碎片化。量化的话我试过AWQ，4bit下效果几乎无损，int8反而有点尴尬，速度提升不大但显存能省将近一半，你这数据量不大其实优先保证精度更

说真的，这个问题我太有共鸣了。我自己的经验是，如果Agent原型阶段已经用PyTorch跑通了，就别轻易为了部署去换全家桶，TensorFlow Serving虽然稳，但迁移成本往往比想象中高得多，尤其是动态图转静态图那些坑。不如看看ONNX Runtime或者TorchServe，把PyTorch模型直接服务化，其实生产环境也够用了。而且现在LangChain、AutoGen这些生态基本都跟Py

这问题太典型了，纯靠向量相似度做记忆召回确实容易翻车，时间衰减和重排基本是必选项。我之前试过在Chroma里把时间戳转成可调的boost因子，查询时手动加权最近的片段，效果比单纯filter好不少。另外不同项目互相干扰的话，建议把项目维度单独建collection或者加一个强过滤字段，别全塞一个向量空间里硬比。还有个土办法，你可以给每条记忆打上“重要性”标签，召回时先按项目+时间粗筛，再在结果里做

大概率是chunk切碎和重排的锅，prompt再调也救不回来，试试把召回改成段落级再合并重排。 口语化query真得靠query改写，不然top5全是碎片，你调prompt等于白费劲。

这现象我也撞见过，后来发现CoT不是万能药，尤其数学题里模型容易在长链条里“自我催眠”，前面算错一步后面全跟着歪。我试过在提示里加一句“每步都要验证上一步结果”，准确率稍微回升点，但也没质变。你试过把CoT拆成多个小问题，让它分次回答吗？感觉比一次性要求推理到底稳一些。

试试按chunk长度和问题类型分开调k，短问答k小点，综述类k大点，比固定值靠谱。

小模型对示例的敏感度确实低，试着把示例里的实体换成占位符，只保留句式结构试试。