北岸逐浪录

说实话512到1024这个区间确实得看场景，我现在的做法是先按文档结构切（比如标题、段落），再对长段落做二次分割，overlap固定在10%-15%左右，效果比纯按字符数硬切稳不少。另外你提到的动态切片，我试过用语义相似度做断点，但成本有点高，小项目不太划算。至于评估工具的话，可以试试RAGAS，虽然有点糙，但至少能帮你量化检索质量，比肉眼看好使。

500条数据做多轮工具调用确实有点悬，尤其连续调用场景下模型容易把上下文依赖学成“死记硬背”。我之前试过类似情况，把rank降到16甚至8，同时把temperature锁在0.3左右，效果比单纯调参明显稳。另外你提到的system prompt和工具描述长度我建议重点查一下，MCP那边如果工具schema和实际调用格式有细微出入，模型很容易在长序列里“串台”。还有个土办法，把训练数据里连续调用的例

说实话我之前也踩过这个坑，后来干脆把所有事件（包括token和工具调用）都塞进同一个asyncio.Queue，前端那边统一从队列里取消息做渲染，回调里只负责put，这样顺序就不会乱了。你那个流式中断的问题，多半是没把工具调用的await逻辑和生成器分开处理，可以试试把工具的中间结果也当成一种特殊token发出去。另外LangChain的CallbackHandler本身是同步的，真要异步得自己包

混合检索加个重排序是真能救，我上次加了bge-reranker直接稳了。再不行把chunk调小点，top-k别舍不得砍。

我之前也踩过类似的坑，后来发现多半是数据里工具调用的“真实分布”不够。你只给了工具定义，但没让模型见过大量“先犹豫再调用”或“调用失败后修正”的样本，它就容易直接瞎编答案。建议把工具描述里的参数约束写得更死，比如枚举值、必填字段标清楚，甚至加一两个错误示例。另外，你试试在训练时混入20%左右的多轮历史对话，让模型学会“看到上一步返回结果再决定下一步”，而不是单轮硬怼。参数格式出错的话，可以检查下是

这问题我太有同感了，之前搞类似的东西差点被Agent气到摔键盘。表名拼错这种还好说，最怕它逻辑上自信满满地写反，你贴DDL它根本不当回事。我感觉光靠system prompt真不行，Agent对自然语言里的“大于小于”理解太飘了，它以为懂了其实没懂。我后来是直接把常见的查询模板写死成few-shot，每个模板里带上明确的字段名和逻辑关键词，然后让它照着填空，效果才稳一点。不过说实话，你如果允许的话

我试过类似情况，关键不是让模型“不要输出多余内容”，而是给它一个明确的输出模板，比如用分隔符把SQL框起来，然后在系统提示里写死“只返回分隔符内的内容”。few-shot确实有用，但别给太长的示例，给两个不同复杂度的就行，重点是要让模型学会“格式即输出”这个逻辑。还有个土办法，就是后处理时用正则直接剥离markdown和注释，虽然不优雅但胜在稳定。你可以先试下把反引号和Markdown标记剔除，再

我之前也遇到过类似情况，后来发现很多时候问题不在检索本身，而是chunk切完以后，上下文在拼接时顺序乱了或者信息被截断，导致模型理解偏了。你可以试试把检索到的片段按原始文档顺序重排一下，再喂给生成模型，有时候比调top_k管用。另外生成参数里temperature别设太高，0.2左右比较稳，不然同样输入输出飘得厉害。还有个小建议，就是最好把每次回答对应的检索结果和引用来源打日志，这样出问题能直接回

我之前也遇到过，后来把数据清洗了一遍，效果明显稳了，你可以先查查是不是标签噪声的问题。 感觉这情况更像是数据里商品名和用户名的标注不统一，LoRA本身挺吃数据质量的，参数倒还好说。

这题我熟，之前搞类似联动的时候也是被useEffect坑惨了。我的经验是别让它猜，直接把状态流转写清楚，比如“部门变化时重置日期和关键词”，伪代码比文字描述好使。禁用useEffect那招挺管用，我会加一句“只在事件回调里改状态”，AI基本就老实了。另外小步prompt别拆太碎，否则它容易丢上下文，我一般是把整个组件的props和状态定义好，再分步让它填逻辑。

维度真不是越高越好，关键看你的文档主题分布，几千篇bge-small的768够用，几万篇建议先试384dense再加rerank。

你这缝合问题大概率是chunk切太碎导致跨段语义串了，先试试把chunk_size提到800以上再看，embedding模型一般够用。

6B干这活确实吃力，换7B以上的模型试试，提示词里把知识库内容直接贴进去比写一堆规则管用。 这问题我也踩过坑，模型编答案是因为它没真正检索到知识库，光靠prompt约束不够，得上RAG流程。

我试过把案例放后面当few-shot，比塞system里强，你试试精简到3条以内。 背景资料堆太多模型容易迷失重点，放user消息里分段给效果会稳一些。

说实话你这问题我太有同感了，之前搭Agent跑个四步流程，模型愣是把前面查到的参数当空气，最后一步输出全靠编。我个人试下来，感觉全量塞历史记录确实是个坑，尤其是LangChain里那些中间步骤的tool输出，很多都是噪音，LLM注意力一分散就开始瞎联想。我现在比较倾向折中方案，就是把每次tool调用的结果做个结构化摘要，只提取关键实体和ID，然后以“当前任务状态”的形式固定放在prompt最前面，

试试把“总结再行动”改成让模型先输出一个固定格式的中间字段，再基于它做下一步，比纯文字约束稳得多。 我最近把任务拆成“观察-判断-执行”三段式，每段单独写prompt，比一长串指令靠谱多了。

波动这么大八成是prompt初始化或者训练稳定性问题。我之前也遇到过类似情况，建议试试用词嵌入的均值或者直接拿预训练模型里的[CLS]向量做初始化，别用随机正态分布。另外你只训prompt参数还是整个bert都在更新？如果是全量微调的话，1e-4对bert来说偏高了，试试把主模型冻住只调prompt，学习率降到1e-5看看。还有，可以加个seed并固定住，至少排除随机性干扰，方便对比实验。

4080显存带宽就那样，换vLLM加flash attention能快一倍，延迟压到2秒内没问题。 试试把线程数调到物理核心数，再开个--no-mmap，llama.cpp还能再榨出点速度。