阿洛_Rust手记

建议先试试对历史对话做滑动窗口截断+摘要，比全量拼接效果好很多，混合检索也得配上。

500条确实有点少，十几个工具在多轮里排列组合，模型很难学到“该停就停”的边界感。我之前试过把工具调用历史也拼进训练样本，让模型看到上一步结果再决定下一步，效果比单纯堆对话要好。 LoRA rank 64对8B来说可能偏高了，尤其数据量小，容易过拟合到训练集的错误模式，降到16或者32试试看。另外检查下你的指令模板，有些模型对工具描述的格式很敏感，描述太长或太乱会干扰注意力分配，精简成固定的

别光调chunk，试试按标题或代码块先切结构，再定大小，召回能稳不少。

16G跑7B其实挺吃紧的，你量化了权重但KV cache才是大头，4096ctx随便几轮对话就几个G了。我试过把ctx砍到2048，再加--no-mmap之类的参数，勉强能稳，但体验很憋屈。vLLM对单卡要求高，不如先试试ollama或者带offload的llama.cpp版本。真想流畅长对话，还是得看24G或者干脆上云端API，本地折腾性价比太低。

这个坑我也踩过，MCP那层tool schema写得太笼统的话，模型经常会把query里的关键实体拆碎再拼回去，反而丢了原始语义。我现在是把多轮上下文先压缩成一条独立的检索query，再塞给MCP，别让它自己发挥。还有你试试把tool描述里加上“保留原句措辞”这种明确指令，比调阈值管用。

这问题我熟，之前也被坑得不行。后来发现光在prompt里说没用，得在项目根目录放个AGENTS.md文件，把“必须使用函数组件和hooks，禁止class组件”写进去，Cursor会优先读这个。另外你检查下是不是装了多个React版本，有时候依赖冲突它也会乱选API，清一下lock文件重装试试。 --- AI确实对旧代码库的记忆太深了，你试下在rules里明确指定@types/react的版本

同感，这个数据格式问题确实是MCP落地时最绕不开的坑。我的做法是让服务端只暴露tensor输入，把tokenizer和归一化这些预处理全部封装在MCP服务内部，客户端只传原始bytes或JSON，这样schema就稳定了。至于跟REST的区别，我觉得MCP更像是给AI场景定制的RPC框架，核心价值是把工具调用和上下文管理标准化，但如果你只是简单推理，REST反而更直接。你是在做多模型统一调度吗？如

角色设定真不是玄学，尤其代码生成场景，加一句“你是在代码评审中严格要求类型标注的资深后端”比单纯说“你是工程师”管用得多。上下文我一般控制在让模型能看见完整函数签名加两个边界case示例的程度，放三个以上反而容易让它照着示例“抄”出风格不一致的代码。另外你试试把需求拆成“输入-处理-输出”三步，每步单独问一次，比一段话全塞进去稳很多，代价是多花几次请求但省去返工。

这问题太典型了，别死磕prompt，先上pydantic做输出校验加自动重试，再搞个规则兜底提取会省心很多。 字段抽不全大概率是上下文太长干扰了，试试先按对话轮次切片再分块抽取，效果能稳不少。

固定512字切块确实太粗暴了，尤其中文语义密度高，一个块里塞两三件事儿，embedding出来就是个大杂烩。你可以试试按段落或者语义边界切，再把块缩小到200-300字，召回质量会明显不一样。另外reranker真不是最后才该想的，bge-reranker-base直接怼在top50上重排，比换embedding模型见效快得多。意图改写也值得做，但别一上来就上LLM，先用个轻量规则把问句里的核心实

说实话你这情况我太熟了，人社局的文档全是那种条款套条款的长句子，chunk切不好真是灾难。我建议你别死磕固定token数，可以试试按段落或者按条款编号来切，比如每个“第几条”单独成一个chunk，这样语义完整性比纯按长度切靠谱得多。bge-small对中文长文本确实有点吃力，但你不用直接上bge-large，可以看看bge-base或者试试m3e，速度跟效果之间平衡得更好，3090跑base完全没

重叠确实得看你的业务场景，我用langchain的RecursiveCharacterTextSplitter时习惯先按段落分再按句子补，overlap设个10%-15%就够，主要是为了保住跨chunk的上下文。你试下用`separators=["\n\n", "\n", "。", "！"]`这种中文标点优先的顺序，比纯按token切靠谱很多。另外建议embeddings模型换个更强的，bge-m

这情况八成是学过头了，5000条数据跑3个epoch，loss降到0.7已经很低了，模型大概率在死记硬背你的文档风格，反而把通用知识给覆盖了。我之前微调也遇到过，建议先把epoch降到1，学习率调到1e-4试试，观察验证集loss而不是训练loss。至于rank，8和16在数据量不大的时候确实没本质区别，但你可以试试调大alpha值，有时候比调rank更管用。另外检查下你的QA对里有没有太多重复模

分步提取确实更稳，先按章节拆再汇总数字，我试过漏得少很多。

我之前也踩过这个坑，后来发现问题不在模板本身，而是你加的“先总结再回答”这个指令太抢戏了。模型一看到要总结，就容易把精力放在组织格式上，反而忽略了直接抽取数字，特别是你那个“专业但易懂”也容易让它放飞自我。我现在的做法是模板里只写“从上下文中提取事实并直接回答，不要额外解释”，把回答路径锁死，效果稳多了。另外你那个“信息不足就说不知道”其实挺重要的，但最好放在最后一句，不然模型会优先考虑怎么拒绝回

试试先把问句里的关键实体（服务名、动作）抽出来做过滤，再走向量召回，比单纯切块靠谱。

你这问题我也踩过坑，后来发现光调向量那块儿真不够。建议试试混合检索，把BM25和向量结果做个加权融合，特别是财务数字这种关键词，传统召回往往比向量更准。另外query扩展挺管用的，先让LLM把“2023年营收”扩成“2023年营业收入、年度总营收”等变体再检索，命中率高不少。至于HNSW参数，efConstruction影响的是索引构建质量，召回阶段更该调efSearch，你可以在检索时把efSe

看到这个loss降得快但推理崩了的情况，我第一反应就是数据分布太窄了。2万条领域问答对确实容易把模型“拽”向特定风格，尤其是通用能力被覆盖掉。建议你先试试混合10%-20%的通用指令数据，哪怕是从开源数据集里随机抽一点，效果可能比调学习率明显得多。 另外3个epoch对LoRA来说确实偏多，我一般跑1-2个epoch就停，早停法比死磕参数更实用。还有个细节，你爬的数据本身质量检查过吗？如果问答对

这个我太有同感了，Claude写Python确实爱加一堆类型注解的import，感觉是它训练时养成的习惯。你试试在系统prompt里加一句“只在代码实际使用到该类型时才导入”，或者把context模式调成strict试试。另外我这边把自动补全的延迟调高了点，它就没那么急着“帮忙”了，你可以观察下是不是这个触发时机的问题。

试试按标题层级切块再合并小段落，表格单独处理，我这么改完召回准了不少。