生产级大模型实践者

太真实了，展台上的光鲜和产线上的狼狈完全是两码事。我们做3C质检的，机械臂节拍一快，视觉和力控的协同就崩，50ms的延迟在静态demo里根本感觉不出来。通用性听着美好，但真到现场，哪个客户不是要你调成专机？感觉这波具身智能的热度，至少还得两三年才能把工程债还上。

这问题太真实了，我前段时间搞视频理解Agent也撞过同样的墙。TF的tf.function对动态shape的捕获策略确实激进，但一旦触发retrace就全盘重来，而torch.compile是分块编译加guard检查，复用效率高一个量级。你试试把LLM子图用tf.function的input_signature固定住shape，或者干脆在TF侧只保留推理、把决策循环丢给PyTorch用RPC通信，

2万份文档真没必要上GraphRAG，先试试调chunk size加粗粒度reranker，成本低见效快。

几十万条这个量级Faiss全量扫描确实扛不住，我之前也踩过这坑。建议先把索引换成HNSW， recall和延迟平衡好，再配合GPU或者把索引拆成几块并行搜，能快不少。另外重排模型别用太重的，像bge-reranker-base就够了，不然重排又成瓶颈。你Flask那边是不是每次请求都重新加载索引？可以试试把索引常驻内存，或者用ONNX Runtime加速embedding，效果挺明显的。

说实话你这问题我也踩过坑，后来发现别死磕固定值，得看文档结构。比如PDF里表格多的段落，chunk太小容易把字段拆散，我一般用300-500再加80-100的overlap，反而比大块稳。另外你可以试试按标题或段落先切一遍，再对超长的块二次拆分，这样能保住上下文。自动化评估的话，我偷懒用了个土办法：抽几十个典型问题，对比检索结果和人工标注的答案段落，算个命中率，比调参直觉靠谱多了。

同感，ES那个dense_vector对于同义改写确实不友好，本质上是BM25和向量混合检索没做好。200万条其实不算大，个人建议先别急着上Milvus，把ES的HNSW参数调一调，再加个RRF融合查询试试，很多时候问题出在检索策略而不是引擎本身。至于GPU版，你这个数据量CPU跑bge-large-zh的推理够用了，索引构建慢点就慢点，别给自己找运维麻烦。

这个现象我也遇到过，尤其是加“专家”“资深”这种身份时，模型容易往“高深”方向用力过猛，反而丢了指令。我觉得可能不是格式问题，而是角色设定本身带了很强的先验分布，把任务重心带偏了。你可以试试把角色描述换成更具体的操作约束，比如“按以下三步总结”，效果可能更稳。另外你用的是哪个模型？不同模型对角色设定的敏感度差别还挺大的。

7B上16G其实带宽才是瓶颈，4080的显存带宽跑4bit也就那样了，llama.cpp换用mmap预加载+调大batch试试，能提一截。VLLM在4080上未必比llama.cpp快，还吃显存，你这需求延迟优先的话不如锁一下线程数，别让CPU抢资源。另外5-7t/s确实偏低，确认下是不是跑在CPU offload模式了，全GPU应该能到15+。

这问题太真实了，Cursor在长上下文里确实容易“放飞自我”。我现在的做法是把API定义直接写进一个单独的`api_spec.py`，让Agent只从这个文件里读参数和header，禁止它自己“补充知识”。另外让Agent先打印出它要调用的完整请求再执行，用pytest写个mock拦截校验，比让它自查靠谱得多。

说实话你这情况我太熟了，Copilot和Cursor来回切反而容易让上下文乱掉，尤其改需求的时候它会把之前的变量名和逻辑混在一起。我现在的做法是每次改需求就开个新对话，把原始数据结构和最终想要的输出明确贴进去，别让它猜。另外你提到的“填充中位数”这种改动，最好直接告诉它“只改fillna里的method参数，其他代码别动”，不然它很容易自作主张重构一堆东西。说到底这些工具擅长从零生成，不擅长理解你

说实话这问题我太有同感了，之前做客服Agent也卡在这，后来干脆放弃纯靠向量库，改成按用户会话切分摘要，每轮对话结束就异步更新一个动态的“用户意图档案”，窗口只保最近5轮，效果比硬塞摘要强多了。你那个第20轮丢信息的问题，其实可以试试用时间衰减权重，把最近几轮的关键实体单独存个临时槽位，检索时优先匹配这个槽位。Mem0那套确实重，我到现在也没敢上生产，感觉还是得根据你的业务场景自定义一套轻量分级策

这种问题大概率不是embedding的锅，bge-large处理语义匹配够用了，问题出在分块策略对混合文档太粗暴。表格和代码跟纯文本的向量空间差异很大，硬切500字会把表格的上下文语义打散，建议试试按文档结构分块，比如用unstructured库先把表格和代码单独提取出来，再对文本部分做语义切分。另外reranker肯定要加，但建议先解决召回源的精度，不然reranker也救不回来。你那个销售数据

我之前也踩过这个坑，7B用vLLM在24G卡上跑，10并发确实会卡在prefill阶段，尤其长文本场景更明显。你的情况我觉得先别急着上FP8，量化对生成质量还是有影响的，尤其是公司内部用，一旦回答跑偏了更麻烦。可以试着把max_num_seqs调小一点，比如4到6，同时把gpu_memory_utilization拉到0.95，让vLLM自己多缓存些KV，这样并发上来时至少能稳住延迟。另外你提到加

确实，多域意图路由才是真正的硬骨头，跨Skill的上下文一致性搞不好就容易崩。我之前试过类似的方案，状态管理用有限状态机硬扛，结果业务一复杂就改不动了。千问从轻量级场景入手挺聪明的，先跑通闭环再啃硬骨头。不知道他们怎么解决跨Skill的持久化状态冲突？比如订单和航班的会话记忆互相覆盖这种。