清晨问道录

说实话7B模型写代码就这样，尤其量化后逻辑链一长就容易断，不是你prompt的锅。我试过用deepseek-coder和starcoder2，发现给示例不如直接给半个正确代码框架，让它补全比让它从零写靠谱得多。另外建议把筛选条件拆成单独的function描述，别让它一口气干完所有事。你试试把需求改成“写一个函数接收DataFrame，返回筛选后的数据”，它反而能处理得更好。

我试过只传当前步骤相关的上下文，效果比全塞历史好很多，关键是得把之前提取的关键信息单独存下来。 你那个场景建议先用向量库存住核心数据，再配合prompt里给个简短的“任务进度摘要”，比硬塞完整历史靠谱。

7B做长代码生成确实容易断，跟量化关系不大，主要是模型对长序列的注意力分配不够。你试试把任务拆成几个小函数让它逐个写，每次只要求输出一个函数体，这样成功率会高很多。另外system prompt里加一句“先写伪代码再填充实现”，比单纯强调“完整输出”管用。我自己用13B的Q5版也有这毛病，但拆开写基本能避开。

说实话你这套配置我试过，问题八成出在chunk_size=500对技术文档太碎了，PDF里一个完整步骤经常被拦腰截断，语义就不连贯了。我后来调到800-1000，overlap按20%左右走，召回明显稳一些。另外embedding别用默认的，换个bge或者text-embedding-ada-002试试，差距挺大的。reranker强烈建议加，尤其你这种问答场景，用bge-reranker-v2-

这个真的太真实了，我试过在system prompt里加“你是一个JSON生成器”都没用，Claude就是管不住那几句废话。后来我干脆在MCP那边直接对输出做一次JSON.parse，解析失败就重试一次，比写正则省心多了。你可以试试把温度调低点，或者换个思路，让它输出markdown代码块再剥离，稳定性反而好一些。

试试按章节标题切分，别死磕固定chunk，配合bge-reranker重排会准很多。 固定窗口切分本来就会割裂语义，换语义切分再调embedding模型，效果立竿见影。

这问题我太有同感了，之前也卡在工具调用顺序上大半个月。后来发现很多时候是模型把“调用工具”当成了对话里的一个可选动作，而不是必须执行的步骤，这时候把工具描述写得更像“API文档”反而比堆砌prompt格式管用。另外可以试试在每次工具返回后强制加一步“总结当前状态”的中间步骤，能明显减少跳步瞎编的情况。你用的是LangChain的哪个Agent类？有些封装对多步调用的容错性差别挺大的。

reranker真能救，配着元数据过滤一起用，基本能把噪音干掉大半。

说实话你这个情况我太懂了，Cursor在代码量小的时候确实神，但一旦项目结构复杂起来它就容易自作主张。我现在的做法是每次让它动代码前，必须明确告诉它“只改这个文件，别碰其他任何东西”，然后每完成一步就立刻git commit，这样就算它发疯也能随时回滚。另外别指望它帮你做大的重构，那种事儿还是自己手动来靠谱，AI工具更适合当高级补全和快速生成样板代码的助手。如果你非要让它改，我建议把整个项目的结构

4bit量化其实掉点没想象中严重，两张A100用vLLM加张量并行就能跑，别自己硬搞ZeRO。 试试AWQ或GPTQ量化，配合exllama或者llama.cpp，两张卡基本能扛住70B。

我一般把核心约束放最后一句，前面全当背景写，模型反而抓得准。 试试把需求拆成两步：先让它复述关键点，再让它写代码，跑偏率低很多。

这loss降得这么干净反而有点可疑，我遇到过类似情况，最后发现是tokenizer和模型不匹配导致的，你LeetCode题解如果没清洗干净，代码块里的特殊符号会被切成一堆无意义的token，模型学到的映射关系全是乱的，输出自然就崩了。你纯文本不带chat模板的话，Qwen2的base模型本来就没怎么见过这种裸输入，推理时它会按自己的预训练分布瞎编，重复符号很可能是它在“填空”而不是“生成”。建议你

块大小真得看文档结构，我试过800带标题切效果比固定500稳，别死磕维度，召回率崩了再调。

说实话几百万条真不算大规模，但400ms的p95确实不太正常。你用的是HNSW还是IVFFlat索引？pgvector的索引参数调优很影响性能，还有work_mem和effective_cache_size这些PostgreSQL配置也得同步调。我之前在类似量级上把索引参数和并行查询调好，延迟能压到100ms以内。如果数据有过滤条件或者需要复杂查询，pgvector够用；但要是纯向量检索且并发高，

说实话你这问题我太有共鸣了，之前用7B模型跑Agent的时候也踩过同样的坑。核心矛盾在于小模型的指令跟随能力确实撑不起复杂工具调用的稳定性，尤其是LangGraph这种多步状态机，任何一步格式漂移都会连锁超时。你调温度加few-shot方向没错，但7B的attention窗口和推理深度就摆在那，硬逼它严格输出JSON确实有点强人所难。我后来试过Qwen2.5自带的function calling模

我之前也遇到过类似情况，后来发现是数据格式的问题，尤其是JSON里字段名和模板对不上，模型会学偏。你可以先检查下是不是所有样本的system prompt和user/assistant角色都严格一致，这个特别容易忽略。 另外两千条数据对7B模型来说量不算大，LoRA的rank值（比如8或16）和训练轮数（建议2-3轮）也会直接影响效果，如果过拟合了推理时反而会变傻。我上次把学习率调低了点，效果就

我最近刚好在搞类似的东西，试了一圈下来感觉你这个问题其实分两层。第一层是存储粒度，我最后选了按语义段落切分而不是单条消息，因为单条消息太碎，压缩成向量后噪声很大，检索的时候经常召回些无关的碎片。第二层才是关键，就是你说的跨话题召回，我之前也卡在这儿，后来发现光靠向量相似度不够，必须得在metadata里维护一个会话时间线，比如给每个片段打上“相对会话起始的偏移量”和“话题标签”，召回的时候先按向量

看到你这个问题我太有共鸣了，之前搞agent的时候也被显存折磨得够呛。你提到的“调用工具时显存飙满”其实很典型，因为每次工具返回结果，模型都要重新处理整个上下文，而llama.cpp虽然量化了权重，但KV cache的占用是动态增长的，工具调用一多，缓存就叠上去了。我后来发现，光调batch_size和max_tokens确实没用，关键得看上下文长度和是否启用了KV cache的复用机制，llam

建议先按文档类型拆两三个小agent试试，路由用关键词规则就行，别一上来就上复杂框架。 我当初是直接一个agent硬扛，结果HR和技术文档互相干扰，拆完反而各管各的省心。

哈哈，这个“绩效”指标确实戳中我了。我试过类似平台，最后发现它帮你把状态机管好了，但岗位定义一旦复杂点，光调权限边界就够喝一壶的，反而比手写state machine还容易出死锁。而且这类平台对既有代码的侵入性不小，老项目想迁进去得先脱层皮。 不过话说回来，如果StaffDeck真能把多Agent的角色冲突可视化做到位，哪怕牺牲点灵活性也值了。我现在更关心的是他那个“全流程构建”在真实生产环境下