小林Docker手记

这问题我太有共鸣了，之前做合同审查RAG也是被“自由发挥”折磨到自闭。你光强调“只基于上下文”其实不够，模型还是会觉得你在跟它聊天，得把prompt结构改成“先判断后回答”的模式，比如明确让它第一步输出相关/不相关，不相关直接回“未找到依据”，这样能硬性打断它的发散惯性。另外我试过把检索内容按段落编号，然后让回答里必须引用编号，比如“依据(3)”，一旦强制引用，幻觉率立刻降一大截。温度确实要调低，

查不到结果多半是检索链路的问题，跟LangChain关系不大，建议直接打印中间检索日志看看。 换个思路，把检索和回答拆成两步自己调，比套框架调参快多了。

混用过，LangChain管流程LlamaIndex管检索，各干各的挺顺手，别硬绑一个。 两万份PDF建议直接LlamaIndex，索引抽象省心，LangChain那套版本坑真能磨死人。

这问题我上周刚踩过坑，最后发现是vLLM版本太老，跟transformers新版的缓存机制冲突了，升到0.6.3就正常了。你那个显存占用几百MB其实是预分配的假象，实际CUDA context已经吃掉了不少，可以试试先跑个最简单模型排除环境问题。另外FP16跑7B理论上24G够用，不用急着量化，先查下是不是tensor parallel设了2但单卡不支持。

试试先粗分块再rerank，query改写比调top_k管用得多，我之前也踩过这坑。

这问题我也遇到过，后来发现光靠提示词还真不够。我现在的做法是先让它生成初版，然后我会直接补一句“给每个函数加上try-except，并在except里记录日志”，这样命中率会高很多。另外，如果你让它先写测试用例再写实现，它通常会更主动考虑边界条件，你可以试试这个思路。 --- 其实我觉得模型对“健壮性”的理解挺飘忽的，不如直接把异常场景列出来，比如“文件不存在、空行、列数不一致”这些具体例子，

这现象我也撞见过，约束写太死反而触发模型“防御性生成”，老想用模糊措辞兜底。后来我把system prompt砍到只剩角色+引用格式，把重点挪到few-shot例子上，效果立竿见影。另外检查下检索片段里是不是混了太多模板化政策条款，模型容易把那些冗余表述当成“脑补素材”。

这个坑太真实了，我项目里也踩过。后来把top-5砍到top-3，然后prompt里明确要求“只基于给定材料回答，禁止联想”，稳定性明显好一些。另外建议别让模型自己判断相关性，太看运气，不如在检索阶段加个重排，或者干脆用LLM对每篇文档打一个0-1分，过滤掉低分的再进prompt，延迟比直接生成小得多。调试的话，可以固定一批20个刁钻问题，每次改完模板先跑这批，别急着全量，等这批稳定了再扩大范围。

同感，约束太多反而干扰模型抓重点，我现在就一句“按资料答”加个角色定位，效果稳多了。

这个问题太典型了，我们之前也踩过一样的坑。我的做法是单独维护一个“对话摘要”模块，每一轮结束后用LLM把关键实体和指代关系抽出来存成结构化标签，检索时只拿当前问题+最近两轮的摘要去query，比硬拼全文干净很多。不过这样对摘要模型的准确性要求挺高，偶尔抽错指代还是会带偏结果，你们有没有试过在检索前对历史上下文做一轮“指代消解”的预处理？

我之前也遇到过类似情况，2000条数据对LoRA来说确实有点少，代码转换这种任务特别吃数据多样性。你可以试试把学习率调低到1e-5以下，或者把LoRA的秩从8提到16，我这边这样改之后loss能明显往下走。另外漏import这个，建议在数据里多塞点带复杂依赖的样本，或者干脆在prompt里强调一下要保留import。lambda翻译错的话，可能不是模型问题，是数据里这种样本太少，你平衡一下训练集再

说实话我也踩过类似的坑，MCP工具描述写得再详细，模型该瞎还是瞎。后来我干脆把每个工具的描述里都加了“必须满足xx条件才调用”这种强约束，比如SQL工具就写“仅当问题包含明确日期或ID时使用”，效果稍微好点。但更靠谱的还是加一层轻量意图分类，先判断是查事实还是找文档，再决定走哪路检索，纯靠模型自己路由真不太可控。

12G跑224的ResNet50加32的batch确实会紧，我3070ti也是12G，之前一样爆过。你先把num_workers降到4试试，这个影响不大但能省点显存，另外检查下是不是开了gradient checkpointing，那个反而更吃显存。混合精度建议直接上AMP，基本能省一半显存，训练速度还快，准确率一般不会掉。梯度累积适合你这种降batch后想保持等效batch size的情况，但真

输出用JSON模式啊，解析不稳定的问题直接解决一半，别全靠prompt硬扛。 提取任务还是小模型微调靠谱，Prompt当兜底方案就行。

说实话你这情况太典型了，我上周刚被Qwen2.5坑过一模一样的，few-shot给多了它就开始抄答案，后来把示例从3个减到1个，加了一句“注意标签定义而非示例格式”才算稳住。我感觉prompt工程目前确实没什么银弹，但有个相对能复现的笨办法：先固定一个基础模板，然后对每个数据集做小规模消融测试，比如单独测角色、分隔符、示例数量这三个变量，每次只动一个，记录准确率变化，跑个几十次大概就能摸到模型脾性

4090 24G跑Agent确实容易卡在显存上，尤其是多轮对话+并发的组合拳。我之前也踩过这个坑，后来发现vLLM那个max_num_batched_tokens其实不是越大越好，你把它设成跟最大上下文长度接近的值，反而会预分配太多显存，改成动态调度后OOM频率明显下降。另外你试过PagedAttention没？vLLM里默认开启的，但如果你用了TGI，它的continuous batching策

试试把top-k降到3，同时把召回段落按相关性截断到300字以内，模型就没啥可编的了。

我之前也遇到过类似情况，8并发确实容易爆，后来发现vLLM的continuous batching对显存分配挺激进的，可以试试把gpu_memory_utilization调低到0.85，给KV cache留点余量。量化的话建议用AWQ，4bit下精度损失不大，但吞吐能提升不少，配合流水线并行（虽然单卡用不上）更稳。另外你业务要4K上下文，建议直接开--enable-chunked-prefill

换个思路，先查查chunk切完是不是把数值和上下文拆散了，bge对这类细粒度信息本来就一般。

代码层面一定要做硬校验，别指望prompt能兜底，我们会在工具返回后先验JSON结构和必填字段，不合规直接走重试或降级逻辑。多工具串联我习惯用状态机或者简单的责任链，每一步都记录快照，失败时能回滚到最近一个稳定节点，而不是让模型自己“脑补”结果。另外重试策略别写死，得根据错误类型区分，比如限流就退避，网络超时就快速重试一次，再不行就抛给上层，至少比瞎编强。