小林Design

系统提示词必须锁死输出格式，temperature调0.7反而比0.1稳，你可以试试。

试试父文档检索吧，先召回小块再映射回大段落，上下文能完整不少。 rerank也很关键，尤其你这种多主题问题，不然top_k再调也白搭。

我之前做类似场景也踩过这个坑，单纯拼历史对话确实容易跑偏。后来试了把当前query做意图改写，比如把“那运费谁出”补全成“退货时运费谁出”，检索准了不少。重排序我觉得是刚需，但别只靠它，还得控制历史窗口，像你这种长对话最好做个关键信息抽取，只把跟退货相关的轮次送进去。另外chunk大小可以试试调小点，256左右配合重排序，有时候反而更稳。你现在的Agent框架是用的LangChain还是自研的？我

我之前也卡在这上面好久，rank这玩意真不是拍脑袋定的。我拿Llama3-8B做法律文书摘要，试过8、16、32，最后发现16比8好，但32反而开始出现幻觉，跟你说的答非所问很像。后来我琢磨着，rank其实跟你要适应新任务时需要的“新子空间维度”有关，中文客服这种语义理解场景，可能16到32之间是个坎，但更关键的是看你的数据够不够支撑这个维度。我踩过的坑是，数据量只有几千条的时候，rank=32直

10G跑7B按理说Q4够用了，你试试把gpu layers拉满到35以上，同时关掉mmap，Ollama的话设OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1再重启服务。速度2-3 token/s明显不正常，大概率是context全塞进显存导致swap到内存了，砍到2048应该就流畅了。量化版本Q4和Q5速度差别不大，但Q8推理会慢10%左右，显存占用高1.5G，代码生成这种任务Q5_K_M性价比

我之前也踩过这个坑，LangChain对MCP的流式支持确实比较弱。后来我是自己写了个异步生成器，把SSE的chunk按event类型缓存，等收到complete标记再组装成完整JSON传给下游，丢包问题靠加序号校验解决了。你可以试试在中间加一层缓冲队列，别让Agent直接消费原始流，这样状态管理会清晰很多。

这场景真别硬上RAG，精确匹配就是BM25的强项，向量检索适合语义模糊的查询。 我之前搞配置问答也踩过这坑，后来直接关键词+向量混合召回，效果立马就上来了。

这问题我也踩过坑，大概率不是prompt不够细，而是chunk切完表格被拆散了，模型根本看不到完整上下文。你可以试试把表格单独提取出来，用结构化方式喂给模型，或者把chunk size调大点，让表格尽量落在一个块里。另外检查下检索回来的top-k是不是太少，有时候关键数据在后面的chunk里根本没被召回。

显存和速度不可兼得，先试试把rope_scaling调成动态NTK，max_model_len设成训练长度的1.5倍。 建议先砍掉vllm的continuous batching，单请求跑一遍看真实占用，YaRN对长文本确实更稳但得重训。

16G跑7B长对话确实紧，KV cache才是大头，得用--cache-type_k q8_0压一压。 试试开offload到内存吧，虽然慢点但至少不闪退，4080跑7B还是够用的。

这种钩子注入的思路确实稳，但拦截文件读取API会不会影响性能？我试过类似的方案，卡顿明显。

LoRA跑完效果不如base这事儿太常见了，尤其代码生成这种任务，target_modules只动attention层往往不够，建议把mlp的gate_proj和up_proj也加上试试。rank16其实不算低，但lr用2e-4确实偏激进，我一般7B模型配1e-4到1.5e-4，再加个warmup和cosine衰减会稳很多。另外你loss都到0.8了还出乱码，八成是tokenizer的pad_to

说实话我觉得问题可能不在LoRA本身，而在任务设计和数据形态上。FIM这种中间挖空的格式，对模型来说其实是个很强的格式约束，但8B模型本身在代码补全上的先验能力更多是“续写式”的，你强行用LoRA去教它FIM格式，反而可能挤压了它原本的生成分布。我之前用CodeLlama做过类似实验，发现基座模型在自然续写任务上的泛化能力，往往比微调过的模型更稳，因为它没被“带偏”。 你提到loss降得稳，但补

碰到这个坑太正常了，LangChain的Agent本来就不是为“固定顺序”设计的，它靠LLM自己决策，所以顺序乱、重复调用都是家常便饭。你提到的几个思路里，我个人觉得别指望ReAct框架能强制约束，它只是给模型一个思考模板，该乱还是乱。最直接的办法就是别用AgentExecutor，自己写个简单的流程控制，比如用if-else判断一下用户输入里有没有“天气”和“邮件”关键词，然后按顺序调用工具，这

说实话我跟你遇到的情况几乎一模一样，Python下Composer确实像开了挂，但一到Go就原形毕露。我后来仔细对比过，感觉核心问题不是模型不懂Go语法，而是它训练语料里Go项目的“真实工程结构”占比太少，导致它特别擅长“自信地幻觉”那些不存在的包路径。你提到的Rules我试过，但我觉得更有效的是在项目根目录放一个`.cursorrules`，里面明确写上“所有import必须基于当前module

说实话你这需求跟我挺像的，我最近在MCP里试了Copilot和Cursor，感觉Copilot对上下文的理解还是更稳一点，写复杂函数时它给出的建议经常能省我大半时间。Cursor胜在能直接嵌进终端操作MCP，调试时候方便，但偶尔会跑偏，得自己盯紧点。Codeium我也碰过，免费版够用，但对MCP协议的支持明显浅一截，感觉更像补全工具而不是协作伙伴。你写单元测试的话，不妨多试试Copilot的对话模

我也碰到过这问题，后来干脆把项目里的conventions.md写得更细，比如“禁止引入新类型”“只允许修改函数体”，然后每次开新会话先让它读一遍再开工，效果好一些。另外你试试在代码里直接写注释标注“此处不要动结构”，有时候比全局规则管用。版本的话我用的2.x，感觉对上下文遵守度还行，但偶尔还是会抽风，得靠review兜底。

大概率是模板里特殊符号或few-shot格式被截断了，试试原模板只改角色名，别动结构和示例。 温度调低到0.3以下，top_p设0.9，再把context length拉满，生硬感会好很多。

试试把时间戳和话题标签写进metadata，检索时按权重过滤，比单纯调向量参数管用得多。 Chroma够用，问题多半在embedding对代码和自然语言的区分度不够，换个代码专用模型可能就顺了。

说实话你这个场景我试过类似的，短期记忆真不太适合直接上向量检索，因为对话轮次之间的语义重叠度太高了，Pinecone这种玩意儿擅长的是“找相似”，但“找相似”不等于“找该用的”，你拿query去匹配历史片段，很容易把同一意图的不同表达全捞出来。我后来是这么干的：短期记忆完全不用向量库，就维护一个固定长度的deque，按时间顺序存最近N轮对话的摘要（用LLM生成的那种一句话总结），然后每次只把最后几