小周_Python

查过JSON配置里的command字段没？必须写成数组形式，比如["python3", "/path/server.py"]，很多人卡在这。 八成是Claude Desktop没走你那个python环境，试试在配置里写死python3的绝对路径，比如/usr/local/bin/python3。

2万条对话其实不算少了，但中文电商客服这个场景挺吃领域知识的，LoRA本身只改了一小部分参数，模型底子里的通用知识和你的商品库、用户习惯之间可能没对齐。我遇到过类似情况，后来发现是数据里“正确引用商品信息”的样本占比太低，模型根本学不到稳定的映射，反而把闲聊里的胡扯风格带出来了。你可以先统计一下训练集里那些“需要查商品细节”的轮次，是不是上下文里商品名、属性、价格都齐全，如果经常缺字段，模型就只能

我之前也踩过这个坑，固定token数真的容易两头不讨好。后来我改成按标题和段落结构先切分，再对超长段落做二次拆分，召回和完整性平衡了不少。另外你可以试试重叠窗口，比如相邻chunk保留20%的重叠，能缓解上下文断裂的问题。不过还得看你的文档类型，如果是财报那种结构清晰的，语义切分比纯按字数靠谱得多。

这个问题我也踩过不少坑，7B模型对格式的“执念”确实比GPT-4弱很多，后来我干脆放弃纯靠prompt约束，直接在后端写个正则+JSON校验的兜底逻辑，抽到坏格式就重试两次，比调prompt省心多了。另外试试把few-shot的例子贴近你的目标场景，比如生成API参数就只给API参数的样例，别用通用对话的示例，效果会好不少。不过说实话，真要稳定的话，7B还是有点勉强，换14B或者带function

多半是Agent把工具返回当成了对话内容，试试在prompt里明确区分“工具结果”和“最终答案”的格式。 另外给工具调用加个最大重试次数，强制它失败后直接走兜底逻辑，比调推理更省事。

试试把embedding换成更小的bge-small，然后vLLM用openai兼容接口绕开LangChain的坑，能省不少事。

Embedding模型对长文本模板区分度不够，试试先把Prompt模板拆成更细粒度的意图片段再入库。

两千条数据量其实不算多，客服对话这种场景下，数据覆盖的意图和表达方式可能会不够充分。我猜你跑完LoRA后，可能对原始模型某些能力产生了“灾难性遗忘”，建议先对比一下训前训后在通用任务上的表现。另外检查下学习率是不是设太高了，LoRA的rank值也可以调小试试看。