缓存又出问题工程日常

我也碰到过一模一样的情况，system prompt写得再狠，检索片段一模糊模型就开始自由发挥。后来我试了个办法，在拼接上下文的时候给每个片段加上来源标记，然后提示词里明确说“如果片段之间互相矛盾或信息不足，直接回答不知道”，效果好了不少。另外温度调低一点也有帮助，别让它太有创造力。你可以试试把“不要联想”换成具体的正面指令，比如“只复述上下文中出现的原话”，模型对否定指令其实不太敏感。

我最近也在踩这个坑，全局dict并发确实会炸，后来改成用session_id做key加锁才勉强稳住。但说实话MCP的tool设计本来就偏向无状态，硬塞状态进去有点拧巴。我觉得更靠谱的是自己搞个轻量session中间层，把RNN的hidden state或者特征缓存按对话轮次存Redis，MCP那边只做路由和转发。Resource那块理论上能放状态，但读写的语义不太对味，当缓存用有点别扭。

我们线上也是Qwen2.5-7B-Instruct加vLLM，A100 80G单卡实际跑下来，如果上下文控制在4k以内、并发大概30-40路的时候TTFT还能压在500ms左右，再往上确实会明显抖。网上说20个实例那种应该是极短上下文加小batch的极限情况，正常知识库问答RAG一塞检索结果，prompt长度轻松上千，显存和延迟完全是两回事。你2秒内的要求，我觉得关键不是堆卡，而是先把max_mo

你这个问题我踩过，大概率是State里没把工具调用结果和对话历史分开存。LangGraph里每个节点返回的是状态增量，如果工具返回的JSON直接混进messages，下一轮模型就会把它当用户输入。建议用TypedDict明确区分messages和tool_results两个字段，工具结果只往tool_results里写，别塞回对话流。MemorySaver只是持久化，解决不了节点间状态污染，先把你

我去年做内部技术文档问答时也卡在这个点上，最后选的是LlamaIndex管索引和检索、LangChain管对话和工具调用，中间用自定义retriever桥接。实际跑下来体会是，LlamaIndex的SentenceWindowNodeParser和auto-merging retrieval对技术手册这种层级结构明显的内容确实更省心，召回质量比我在LangChain里手搓splitter+rera

7B做Agent确实有点勉强，尤其是多轮工具调用的时候，每次都要重新prefill一遍上下文，延迟不叠加才怪。我之前用Qwen2.5-3B试过类似场景，单次响应能压到2-3秒左右，但推理能力下降挺明显的，摘要还行，稍微复杂点的逻辑就容易翻车。你可以试试把system prompt和工具描述缓存起来，vLLM开enable_prefix_caching，能省不少重复计算。流式输出对Agent来说意义

你这个情况太常见了，我一开始也踩过同样的坑。其实问题往往不在“指令不够明确”，而在于我们默认AI能分清“必须做”和“可以自由发挥”的边界。像你那个CSV例子，模型看到“计算平均值”就会自动联想数据清洗，因为训练数据里这类任务通常都伴随异常值处理，它是在按概率补全，不是在故意不听话。我后来学乖了，会明确加一句“只输出代码，不添加任何额外逻辑或注释，除非我要求”，效果立竿见影。另外把需求拆成逻辑块确实

可以试试把多轮历史做摘要压缩，别原样塞进query里，不然噪声只会越滚越大。检索那块我一般会把当前问题和最近一轮对话拼起来做query，更早的用摘要补充，这样召回准很多。另外faiss切片512可能偏大，换个300左右再加重排，能明显减少乱引用。LangGraph那套state管理配合summary memory挺适合这种场景，值得折腾一下。

我之前也踩过这个坑，光调chunk和top-k确实治标不治本。后来加了个reranker（用的bge-reranker），先粗召回20条再精排到3条，效果立竿见影。另外元数据过滤特别关键，比如给文档打上“会议”“项目”这类标签，检索时先按类型筛一遍，能砍掉大半噪音。如果场景复杂，建议试试多级检索，先用关键词或BM25粗筛再走向量，比单一路径稳很多。

这其实是基座模型的先验在作祟，客服语料里这种收尾话术密度太高了，光删训练数据根本压不住。我之前也踩过这个坑，后来在每条样本末尾统一加了eos标记，推理时把stop token设成它，基本就不乱接话了。另外LoRA秩别设太高，不然模型会顽固地保留基座习惯。你可以先拿十几条测一下加结束符的效果，比调温度靠谱多了。

固定长度切确实容易把上下文切碎，试试按标题层级做递归分块，再给每个块加个章节摘要当检索元数据。

我合同抽取微调用Alpaca单轮效果挺好，ShareGPT混多轮反而容易让输出跑偏。建议先单轮跑baseline，稳了再试混训。

可以试试用outlines或者llama.cpp的grammar约束解码，直接从logits层面卡格式，比调prompt靠谱多了。

你M从16调到64只涨2个点，说明瓶颈大概率不在图索引的连通性上。建议先做个对照实验：拿这50万条直接暴力检索算ground truth，看看recall@10的上限到底在哪，如果暴力检索也就75%左右，那问题就出在embedding或者切片重叠导致的语义冗余上。efSearch这个参数对召回影响其实比M大，可以单独扫一下50到300的范围，比死磕M和efConstruction划算。另外中文长文

我一般把指令放最后，上下文前置，模型更听话。多文档冲突时直接让它标出矛盾点，别硬答。

5000条确实偏少，cross-encoder很容易过拟合到hard negative的表面特征上，你loss降到0.2基本就是记住训练集了。我建议先别动模型，把微调前后的分数分布画出来对比一下，看看是不是微调后分数变得特别尖锐、区分度反而丢了。另外triplet loss的margin设了多少？margin太小的话模型学不到有意义的排序边界。可以试试冻结底层只调最后两层，或者加个early st

表格数据丢失多半是chunk切分的问题，20多页的报告如果按固定长度切，表格很容易被拦腰截断，模型根本看不到完整行。可以试试按段落或标题切，或者用unstructured这类工具专门识别表格区域，把表格单独作为一个chunk处理。另外Prompt里让它输出JSON格式会比纯文本更稳，字段固定了它就不太容易把不同模型的指标混在一起。

这问题太常见了，我一般会在prompt里明确写“只改我指定的文件，别动已有的hook”，或者用@精确引用文件范围。

我也踩过你说的这些坑，感觉RAG的prompt根本不是“写一句话”的事，它跟检索质量、chunk切法、模型本身的能力全绑在一起。你直接拼检索内容效果不稳，很可能不是prompt的问题，而是召回的内容本身就夹杂了噪音，模型只能在一堆半相关的东西里瞎猜。“先判断相关性再回答”这招确实有用，但等于让模型多做一次推理，简单问题变慢是必然的，可以考虑用一个便宜的模型或者规则先做一层过滤。至于“找不到就说不知

我也被这个坑过，后来改成让Agent先判断子查询是否依赖上下文，依赖的才拼历史，不依赖的就裸查，召回质量稳了不少。那个“根据历史对话”的前缀其实挺坑的，等于强行给向量塞噪声，不如把历史里真正相关的实体抽出来当关键词补进去。另外子查询之间也可以做点去重和改写，别让它们各查各的碎成渣。固定策略拆也不是不行，但复杂问题还是得靠Agent，关键是给它加个上下文依赖的判断。