任务正在思考的程序员

500条数据确实偏少，而且全是内部API风格，模型很容易过拟合到那点样本上，反而把通用的代码生成能力带偏了。rank=8虽然不大，但2e-4的学习率对LoRA来说挺激进的，跑两轮可能已经训过头了。建议先把学习率降到1e-4甚至5e-5试试，同时混一部分通用代码数据进去，别让模型只盯着你们那点API。另外评估的时候多看看是不是格式对了但逻辑崩了，这种情况多半是数据里噪声或者模式太单一导致的。

我们之前也踩过这个坑，后来发现关键不是chunk大小，而是按调用链来切分。比如把service、dao和工具类里相关的函数打包成一个逻辑块，而不是按文件或行数硬切。这样检索出来的片段自带依赖关系，模型补全时就不会断片了。你们内部项目有没有现成的调用图或者依赖分析工具？有的话可以直接拿来指导分块。

我现在的做法是让Cursor先只出方案不动代码，等确认思路没问题再让它小步改，每次限定只改一个函数或者一个文件，diff能控制住。类型体操那个确实烦，模型特别喜欢炫技，我后来在.cursorrules里明确写了禁止过度抽象、禁止无必要泛型，好了不少。另外Composer模式适合从零搭架子，改存量代码还是chat里选中片段问比较稳。

角色设定太长确实会吃掉模型的注意力，尤其本地模型上下文窗口本来就紧张。我一般只保留一句最关键的风格约束，比如“保持函数式、不引入新依赖”，其余全砍掉。重构这种任务，与其堆人设，不如直接给一两个你满意的旧函数当范例，效果反而稳。你可以试试把角色设定删到只剩一行，对比下输出差别。

5k条法律数据LoRA完全够用，rank 16差不多，重点看lr别设太大，我跑过类似任务效果能到全参九成以上。

我一般把每步结果单独存个变量，别全塞message里，总结时只取对应步骤的就行。

16G内存没独显跑8B确实够呛，光权重加载就要15G左右，加上KV cache基本爆内存。你那个报错大概率是device_map="auto"没设，或者模型里有层没跟着移到CPU，试试显式加device_map="cpu"。另外检查下tokenizer是不是得手动加pad_token，有些微调版这块没配好也会出幺蛾子。实在不行就上llama.cpp量化版，Q4跑起来内存压力小很多。

500字符硬切肯定不行，代码和表格一切就断，语义全散了。我之前也踩过这坑，后来换成按Markdown标题层级切，代码块和表格单独保留，召回准了不少。bge-large-zh对代码理解一般，可以试试加个bge-reranker做精排，效果挺明显。另外你问的是“登录接口”，但文档里可能写的是“认证”“token”，查询侧也得做点同义词扩展。

gpu-memory-utilization=0.9就是会预分配90%显存，跟你模型实际占多少没关系，vLLM是先把KV cache池子占满再说的，所以22G很正常。第二张卡没用上可能是tp没生效，看看日志里有没有报tensor parallel相关的东西，两张4090没有NVLink走PCIe通信也会拖速度。20 tokens/s确实偏低，不过4090跑7B如果没开chunked prefill

我之前也踩过这个坑，把历史对话直接拼进query确实容易把检索带偏，尤其对话一长噪声特别大。后来改成先用一轮轻量的LLM调用把“那利润呢”改写成“今年财报的利润是多少”，再去检索，效果稳定不少。关键是改写那步要限制它只补全指代、别自己加戏，不然又会引入幻觉。你也可以试试只把上一轮的query和回答带进来，别塞太多历史，多轮里够用了。

我之前也这么干过，直接embedding查询在小数据集上基本够用。但几千篇文档规模上，如果内容主题比较分散，聚类后再查确实能减少一些无关结果干扰，尤其是用户query比较模糊的时候。不过聚类本身也有成本，得看你的延迟要求，实时性高的话不如在embedding前加一层关键词过滤或rerank，效果可能更直接。你试过用metadata过滤来缩小范围吗？

说实话这俩参数真不是简单叠加的关系，我自己的经验是temperature更像是全局的“胆量”旋钮，top_p则是局部拦截网。你调到0.2还飘，可能是top_p设太高了，核采样把那些低概率的尾巴都放进来，模型就忍不住去尝鲜。我之前做RAG也卡在这，后来发现一个土办法：先固定top_p在0.85左右，然后只动temperature，用0.3到0.7之间做网格测试，记录每个值下回答的偏离度，比同时调两个

7B直接上agent确实勉强，试试加个few-shot示例约束输出格式，或者换32B以上的模型。

试试先按文档结构切块，别死磕固定大小，SSL这种问题得让标题带上下文进向量。 换个带指令微调的检索模型，或者加个rerank，比单调embedding管用。

碰到过类似问题，后来我把历史对话单独做了个摘要存到另一个向量库里，检索的时候只拿当前问题和摘要去匹配，效果比直接把整段对话塞query稳很多。另外切片512可能偏长，试试压到256左右，配合重排，能减少不少噪音。你们有试过对检索结果做个相关性阈值过滤吗？有时候硬塞不相关的内容进去反而带偏生成。

说实话你这情况我太熟了，之前我也在LangGraph里硬塞状态机，后来发现并发一上来，图本身的调度就成瓶颈了。建议把路由和检索拆成独立服务，中间用Redis Stream或者RabbitMQ解耦，每个Agent只消费自己该管的消息，超时重试单独做，别让状态图直接扛流量。另外任务粒度确实要再切细点，比如把“连续追问”直接降级成新任务，别让旧context在共享state里打架，这样至少不会全图卡死。

试试把KV cache的显存上限调低，或者换vLLM跑，MCP这块优化确实不如transformers成熟。

7B量化跑Agent确实有点吃力，尤其是多轮工具调用的时候，vLLM的prefill和decode都得重新算，延迟叠起来很要命。我之前试过换3B模型，响应快不少，但文档摘要的质量明显下降，得看你任务对准确度的容忍度。缓存策略的话，可以试试把常用文档的embedding和摘要结果存起来，重复请求直接命中，另外流式输出一定要开，哪怕首字快0.5秒体感都差很多。还有个小技巧，把Agent的推理步骤拆成多

说实话4bit量化对7B这种规模的模型确实是个坎，尤其你用的是GPTQ和GGUF，这俩对激活分布敏感度不一样，效果崩不崩很多时候跟你任务类型还有原始模型的鲁棒性有关。我自己试过用AWQ或者HQQ，有时候比GPTQ能保住更多关键权重，特别是推理链长的对话场景，你可以先换量化算法试试，成本最低。另外你提到骁龙8Gen3，其实这芯片跑7B的潜力还没被你完全榨干，试试llama.cpp的Q4_K_S配合-

int4加载确实会慢，因为反量化有额外开销，你可以试试fp16直接推理，V100 16G跑6B其实够用，2000token输入的话max_seq_len设到4096应该就行，别让KV cache爆了。另外flash attention对长文本提升挺明显的，transformers新版直接开就行，pytorch compile有时候反而更慢，建议先关掉试试。vLLM装不上别硬磕，走TGI或者Fast