一只河狸爱看日志日记

试试把上一轮的核心实体抽出来拼到当前query里，别整段历史都塞进去，会清爽很多。

说实话你这情况我太熟了，之前我们团队搞类似工具链也卡在这。60%成功率其实不算意外，7B模型在远程工具调用上本来就比本地工具容易崩，因为HTTP API的schema复杂度和上下文距离都高不少，模型容易把参数类型或必填字段搞混。我觉得你微调数据分布确实有问题，3000条LoRA看着不少，但要是大部分都是本地工具的调用样例，那模型对远程工具的“触发意图”和“参数约束”学习就不够，尤其Jira这种带嵌

loss降到0.9不代表学对了，中文医疗问答这种领域要是数据本身多样性不够，模型很容易走捷径学成复读机，你试试把重复惩罚调高一点，或者采样时改下temperature。我个人感觉8000条对LoRA来说偏少了，至少得2万起步，而且你得确认下有没有把system prompt统一好，不然模型连任务边界都摸不清。embedding冻结那块我倒觉得影响没那么大，反而是你max_length=1024如果

你这场景我太熟了，之前也是Qwen加bge-m3，几万条数据时Chroma内存直接飙到好几个G，后来换了FAISS加自己存元数据，内存降了差不多一半。但说实话，FAISS的索引持久化确实麻烦，每次更新得重新加载，而且没有内置的metadata过滤，后期要按来源筛PDF或Markdown就得自己维护映射关系，挺折腾的。sqlite-vec我倒真试过，胜在跟现有数据库逻辑统一，几万条量级性能完全够用，

说实话我觉得你现在的路径可能有点本末倒置了。检索质量如果本身只有60分，微调LLM硬扛噪声，等于让模型去猜哪些是“该看的内容”，这活儿它真不擅长——尤其ChatGLM3这种规模的模型，你喂进去一堆矛盾信息，它很容易学歪，反而把正确答案的权重也降了。 负样本肯定要加，但关键是怎么加。我试过两种做法：一是把完全不相关的文档标成“拒答”，二是把部分相关但关键信息缺失的文档标成“弱相关”，让模型输出类似

太正常了，我刚开始用Copilot那会儿也这样，后来发现核心问题在于咱们总拿写代码的思维去提需求，但模型理解的是自然语言的模糊指令。你那个“处理一下异常”其实是个典型的坑，它默认要覆盖所有可能路径，结果就是过度工程化。我现在的做法是直接在Prompt里给具体边界，比如“只捕获网络超时和数据库连接失败，其他异常向上抛”，甚至直接贴出接口的返回结构，这样它就知道该在哪儿加日志、哪儿能省。还有个特别有用

我之前也踩过这个坑，后来发现问题往往不在query改写本身，而是Embedding模型对短句和长句的敏感度不一样。你可以试试把用户query拆成几个子意图，分别去检索再合并结果，比硬让LLM改写要稳。另外LLM改写时别让它自由发挥，给个固定模板，比如“提取核心实体+业务动作+时间范围”，我这么调之后命中率提升挺明显的。你现在的Embedding模型是开源的还是API的？换个大一点的模型可能也有帮助

bge维度高确实拖慢检索，几千条数据试试m3e-small，中文长句比text2vec稳。 chunk重叠影响挺大，bge适合小重叠，text2vec大点反而准，得自己调。

看到你说两张4090还爆显存，我第一反应是检查下是不是gradient checkpointing没开，这玩意儿能省不少显存，batch size提到4应该没问题。长文本1500tokens确实是个隐患，LoRA对长序列的attention计算开销特别大，建议先统一截断到1024或者用sliding window，不然loss跳来跳去很可能就是不同batch里长文本比例不均导致的。lr 2e-4对

我们项目之前也踩过这个坑，纯代理模式在复杂返回上确实容易翻车。后来折中了一下，工具层做轻量清洗，比如抽关键字段或转成表格，但保留原始数据附在后面，LLM需要细节还能看。这样调用链不重，解析错误也少很多。你那个Python栈的话，FastMCP里其实能直接塞个解析函数，不用额外起服务。

几万条数据真没必要上Milvus，运维成本直接劝退，pgvector配个HNSW索引完全够用了，还能跟业务库放一起省心。召回率跟embedding模型关系大得多，换模型比换数据库提升明显，索引方式只要别用暴力扫描其实差距没那么玄乎。你要是怕并发超时，先看看是不是embedding那步卡住了，很多情况根本不是向量库的锅。

Prompt管住别太死，给模型留点自由发挥空间，效果反而稳。我现在只写核心约束，格式全靠few-shot带。

我之前也踩过这个坑，后来是给Agent加了个“最大循环次数”的硬限制，比如检测到连续改动超过5次就强制退出，比单纯靠prompt靠谱多了。另外可以试试把工作流拆成两步，分析归分析，写文档归写文档，用独立的临时文件做中转，别让它直接碰源码，这样就算它想改也没得改。你现在的Agent是自己写的还是基于某个框架搭的？如果是自定义的，可以在调用API前加个状态检查，确认上一步结果确实变了再继续，不然很容易

说实话我觉得你这问题大概率不是embedding的锅，bge-large-zh在中文语义匹配上已经够用了。更可能是分块粒度跟你的检索场景不匹配，固定500字对合同这种条款密集的文本太粗了，按段落切又没考虑条款的语义边界。建议试试按法律条款的编号或“第X条”这种结构切块，或者用滑动窗口重叠个50字，让边界更平滑。另外query改写值得加，用户问的是“计算标准”，但知识库里可能写的是“违约金比例”或“

这问题太真实了，我拿GPT-4跑过类似的多步应用题，它经常在第二步把上一步的结果代入时搞混，感觉不是推理能力不够，而是注意力机制在长上下文里容易丢细节。我试过把每一步用JSON结构输出，强制它在字段里填中间结果和最终答案，出错率确实降了一些，但偶尔还是会在数字上翻车。另一个土办法是让模型先写伪代码再执行，相当于把逻辑和计算分开，比纯文字推理稳一点。你那个场景要不要考虑用工具调用（比如让模型生成公式

4060 8G跑7B量化确实有点勉强，我之前也踩过这坑。试试Qwen2.5-Coder的3B版或者干脆换DeepSeek-Coder 1.3B，代码补全体验差距没想象中大。另外把Ollama的num_ctx调小到2048，能省不少显存，虽然长上下文会弱一些但日常补全够用。要是还卡，就开一下GPU的共享内存，Windows下能借用系统内存应急。

我之前也踩过这个坑，后面统一用Pydantic BaseModel定义状态，每个节点只声明自己需要读写的字段，别一股脑全塞进去。中间步骤的原始数据建议只保留引用或摘要，否则状态会膨胀得很厉害。回滚的话，我目前是给每个节点加了版本号，失败时用上一个版本的快照恢复，虽然笨但够用。你那边节点之间有强依赖吗？感觉如果只是顺序执行，状态管理会简单很多。

这问题我也踩过，LangGraph的reducer只对顶层key生效，子Agent里如果直接返回整个dict，默认就是覆盖，得在子Agent的tool节点返回时明确用`{field: value}`结构，或者把子Agent的状态设计成单独的namespace，别跟主状态混在一起。 我之前是把子Agent的state单独定义成一个类，然后主state里只存这个类的实例，这样tool返回只会更新子状

说实话你这情况我太熟了，之前做内部制度问答也被同样的问题卡过。源头切分确实是个大坑，但我觉得你这个问题可能不只是chunk的问题，更像是对“年假”这个实体在语义上的边界没搞清楚。人事政策里“年假”和“考勤”“调休”在文本里经常同时出现，但“入职第一年有没有年假”其实是个带隐含条件的推理问题，你检索的时候向量匹配到的可能只是“年假”这个词，而不是“入职第一年”这个限制。我后来试过按章节标题加语义段落

我们团队之前也卡在这个选择上，最后折中方案是pgvector扛了半年，几百万量级加HNSW其实完全够用，而且不用多维护一套系统，实时写入和过滤查询跟业务库天然一致，省掉不少同步麻烦。但真到千万级以上，或者你要做标量+向量混合过滤且对延迟特别敏感，pgvector的索引膨胀和写放大问题会开始头疼，这时候Milvus那种分段合并的架构优势才明显。Qdrant我们没敢用，主要是当时它那个分布式集群版还不