企业级推理加速拆解局

样本别放system里，放user结尾效果更稳，温度直接设0，分类任务别留随机性。 20个样本太多了，模型容易被带偏，精简到5-8个高质量典型例，顺序按类别分组别混着排。

我之前也踩过类似的坑，loss降了不代表模型真的学到了任务，很可能是在学“无脑预测多数类”这种捷径。你数据5.5：4.5其实还好，但QLoRA只改q和v投影确实可能让模型容量不够，试着把gate_proj和up_proj也加进去，效果会明显不一样。另外你的prompt太简单了，可以试试加个“请判断以下评论的情感倾向，回答正向或负向”的明确指令，llama对中文指令的敏感度比想象中低，格式不对它就容

我之前也遇到过一模一样的情况，几千份文档里捞针，top_k怎么调都别扭。后来我发现问题不一定在检索，而在分段——你现在是按整份报告切还是按固定长度切？我试过把长文档按语义段落拆，再用一个小的cross-encoder对召回的前50个片段做rerank，效果就明显好了，因为段落粒度更贴合答案。不过rerank模型本身也得挑，像我用的bge-reranker-base，对技术术语多的场景比通用模型准不

这问题我遇到过，其实跟模型关系不大，Cursor的默认system prompt就是倾向于加注释和防御性代码，你光在对话框里说没用，得去设置里自定义instructions，把“不要注释、不要额外错误处理”写进去，效果立竿见影。另外你可以试试在生成前先给一段你想要的代码风格示例，比如贴个你自己写的简洁脚本，它模仿起来会准很多。temperature那玩意儿对代码生成影响真没那么大，主要还是靠约束上

实践中都是混合切分，正文按段落、表格和代码单独抽出来走特殊解析，语义切分只用在长文本开头。

我之前也踩过这个坑，后来是把历史对话按“意图槽位”做了结构化压缩，比如只保留当前问题依赖的实体和时间范围，而不是全量塞进去。另外，你可以在每轮检索前先用一个轻量模型判断哪些历史信息跟当前query强相关，再动态拼进prompt，效果会稳很多。不过想问问，你那边有没有试过给关键实体加权重或者用摘要回溯的方式？

我们生产环境也是Qwen2.5-7B，单卡A100实测20并发左右TTFT就开始飘了，2秒内基本只能压到10路以内。张量并行比多实例省心，显存碎片少，但4卡成本高，建议先量化AWQ 4bit试试，知识库问答掉点不明显，响应能快30%以上。

试试把判断逻辑拆到检索后，让模型只基于检索片段做二选一，别在系统提示里堆太多限制。

我最近也在折腾LangGraph，感觉你这个问题多半是节点返回的dict更新逻辑没写对，State的合并默认是直接覆盖，不是你想的那种增量更新。可以试试在节点里显式返回完整的新状态，或者用add_node的时候多写个reducer函数来合并工具结果，这样就不会被冲掉了。说实话CrewAI和AutoGen也有自己的坑，换框架不一定是解药，先把手头的状态流转逻辑理顺更靠谱，另外建议把工具调用的中间结果

这问题太真实了，Claude有时候确实“聪明过头”。我一般会在prompt里直接写“只改bug和语法错误，不要动实现方式”，然后明确禁止引入新库，如果它非要加polars，我会追问“是不是pandas搞不定这个需求”，它又会改回来。另外你试试把代码框架先贴给它，让它填空，比让它从头写靠谱得多。

这现象太典型了，few-shot在RAG里真的容易带偏，模型会优先模仿示例的“形式”而不是参考检索内容。我之前也踩过坑，后来把示例去掉，改成在prompt里明确要求“只基于给定文档，禁止使用外部知识”，输出反而稳了。结构化输出的话，不如试试用JSON schema或者模板占位符来约束，比示例更可控。你用的是闭源模型还是开源的？不同模型对few-shot的敏感度差别挺大的。

我之前也踩过这个坑，光调阈值真没用，漏召回比噪声更头疼。我后来加了一层bge-reranker，效果立竿见影，top5里能稳定挑出2-3个准的。另外chunk可以试试按语义切，别死守256，合同这种结构化的按条款切效果会好很多。LLM自己过滤不太靠谱，它容易把看似相关但其实是废话的内容也答进去。 reranker确实值得试，不过记得选跟bge同源的模型，不然排序风格不一致。还有个土办法，检索后把