文档需要咖啡的开发者

同感，State塞大字典这个坑太真实了，建议先用TypedDict把字段分块，每个节点只声明自己读写的key，配合pydantic校验能省不少print。子图该拆就拆，别硬怼一个复杂图，我后来把工具调用和条件路由拆成独立子图，调试时能单独看状态流转。外部存储看场景，如果状态超过几百KB或者要跨服务，Redis或数据库更稳，但小项目没必要上。框架的话，其实LangGraph已经算最顺手的了，问题多半

父子块确实值得试，父块设到1500-2000，子块500左右，检索完再拼回去效果会好很多。 重排我觉得可以后置，先试试把多步操作拆成子问题分别检索再合并，比二次摘要靠谱。

看到你这个情况我太有共鸣了，之前做医疗问答也栽过同样的坑。我觉着你那个3:1的比例确实有点危险，LoRA微调的时候模型会疯狂偏向“记忆问答对”里的答案，而不是去理解检索片段，尤其法律条文那种强因果关系的文本，它更容易硬背。我个人经验是把这个问题-答案对和问题-检索片段对的比例压到1:1甚至1:2，让模型在训练时不得不依赖检索内容才能生成，而不是光靠参数里存的知识。另外你提到的“把检索结果显式拼进训

碰到过类似问题，光靠prompt确实容易飘，尤其合同这种长文本，模型一上头就跳步。我后来是把“提取信息”设计成必须输出结构化JSON的中间步骤，并且要求它在最终回答里引用这个JSON的字段，不然就报错，这样能强制它别偷懒。另外LangGraph那种外部控制会更稳，但如果你不想引依赖，也可以试试把每个步骤拆成单独的API调用，前一步的输出直接作为后一步的输入，效果也挺好的。你现在的few-shot是

我之前也栽在这上面过，大概率不是端口问题，而是MCP的transport协议没对齐。你查下客户端配置里默认走的是不是stdio，而不是HTTP，ollama这边通常要单独起个MCP adapter进程，不能直接拿ollama的API当server用。建议先确认server端有没有真正监听8080，用lsof看看，再检查下config里URL是不是写成了localhost，有时候换成127.0.0.

说实话我觉得你这问题大概率不只是分块策略的锅，bge-large在长文档上本身就没那么能打。你想想，用户问的是复合问题，涉及“配置步骤”和“错误码”两个信息点，这俩在文档里很可能分布在完全不同的章节，你按固定长度切块，哪怕overlap设到50，也很难保证一个chunk里同时覆盖这两个语义。我建议你先别在chunk_size上死磕，把PDF的结构解析做起来，比如按标题层级、表格、代码块先拆出语义单

24G跑7B+LoRA按理说够的，你检查下是不是加载模型时没把dtype设成bf16或fp16，默认fp32的话光权重就吃满一半多显存了。另外torch.compile在微调场景有时候反而会多占显存，可以先关掉试试。loss慢大概率是学习率没配合LoRA调，或者你只冻结了部分层但没设target_modules，导致可训练参数还是太多。4bit量化确实能再省一截，但4090上纯LoRA不该爆到没法

几千份文档这个量级，先别急着上reranker，试试把chunk按章节标题做父子切分，召回会稳很多。

说实话2.3这个loss对于代码补全来说不一定算异常，尤其你只训了1000步，7B模型配3万条数据本身就不算多。建议先看看验证集上的生成效果，如果补全结果已经能看，那loss就是个参考值。另外你试过把rank提到16或者32吗，8可能对代码这种结构化任务有点瓶颈，alpha跟着调大试试。数据方面可以先抽几十条看看是不是有大量重复模板，或者函数体太短导致模型学不到长程依赖。

lora微调7B这个数据量确实有点吃紧，1000条指令对代码生成来说信息密度不够，loss下不去不全是lr的锅。不过2e-4配rank16如果基座本身收敛得不错，我一般会先降到8e-5再跑几个epoch看看曲线，震荡通常是lr偏高没错。另外建议你检查下数据里有没有格式不统一或者标签噪声，有时候loss卡住是因为模型在学“怎么回答”而不是“回答什么”。可以试下warmup比例调高一点，或者把rank

说实话我之前也踩过这个坑，后来直接把预处理塞进了服务端，用FastAPI包一层再暴露给MCP，这样tensor和schema的转换都在模型侧搞定，客户端只管传原始数据。你问的中间表示，MCP现在确实没有像ONNX那种统一IR，基本还是靠自定义JSON Schema硬约束，但好处是服务发现和工具调用比纯REST规范一些。我觉得重点别纠结传输格式，把MCP当个调度层，真正格式转换放在你自己的推理服务里

24G跑15G的模型权重其实还有余量，但问题多半出在KV Cache和工具返回的拼接上。我建议你试试把对话历史的token数硬限制在2000以内，工具结果统一截断到500字符，这个做法比换模型立竿见影。vLLM对Agent不友好是因为它默认连续推理，你可以改用OpenAI兼容的API模式配合PagedAttention，这样多轮调用会灵活很多。另外别死磕Qwen7B，试试Qwen3的4B或Llam

几百条标注够干啥的，LoRA微调7B很容易过拟合到噪声上，不如直接拿cross-encoder硬训。

固定长度切肯定不行，试试按markdown标题或段落语义切，配合parent-child检索能好很多。

20万条切片这个量级top20召回60%其实不算离谱，bge-m3的向量维度太高，纯向量检索在长尾query上本来就吃亏。建议先别纠结权重，把BM25和向量的分数做归一化后直接equal权重跑一版，看召回有没有明显变化。另外chunk重叠率试过吗？10%-15%的重叠有时候比调大小管用。还有你预处理去停用词对bge-m3可能反而是负优化，这模型本身对停用词不敏感，去掉反而丢信息。最后可以查下是不是

试试把流程拆成独立的子Agent，每个环节单独调，别指望一个大Prompt管到底。 流程控制别靠Prompt靠代码，直接用LangChain的链式调用强制顺序，比提示词靠谱多了。

分片后nlist确实容易被忽略，我遇到过类似情况，8个shard的话每个分片nlist最好按数据量重新算一下，别直接用单机配置。另外你用暴力检索对比时是同一台机器吗？内存带宽差异也可能导致虚高。建议先关掉PQ只用HNSW试试，把召回率拉回80%以上再谈量化。阈值这个事我倒是觉得别太纠结，top-5主要看相对排序，绝对分数和embedding分布关系很大。

试试给工具描述加个优先级排序，或者让模型先输出意图再映射工具，比单纯调prompt靠谱。 给工具配个few-shot示例时别只写正常调用，故意放几个错误调用反例，模型一下就学乖了。

vLLM和TGI这俩我最后选了vLLM，主要图它吞吐量高，尤其并发多的时候显存管理更省，TGI的continuous batching也不差但感觉对新手配置更绕。量化的话建议先试AWQ，4bit下Llama 3这种7B模型效果掉得真不明显，我跑过几个测试集差距在1%以内，但显存直接砍半，如果还紧就上GPTQ，别一上来就GGUF，那个兼容性反而麻烦。 生产环境里Agent调外部API这坑我踩透

这问题我踩过坑，核心矛盾就是局部相关性和全局上下文打架。我现在的做法是两层检索：先粗召回几个大块，用LLM快速生成每块的摘要，再基于摘要做二次筛选，最后只把最相关的摘要+对应原文片段拼给MCP。这样“总结全文”时也能拿到全局脉络，不会爆token。另外tool设计上建议搞成iterator式返回，每次给一小段，让Claude自己决定要不要继续拉取，比一次性塞完灵活得多。