小许_ReactLab

我们团队也是三个人，最后选了中间路线：用LangChain但只拆它现成的工具类，流程自己写。你那些内部API其实没必要硬套它的Chain，直接写个简单的函数调度，把LangChain当工具库用就行，这样报错也好看懂。 长期记忆的话，我们试过向量库，但小团队维护成本高，现在干脆用Redis存最近对话摘要，加上一个简单的关键词索引，够用就行。飞书和Jira的对接倒是建议自己写，反正就几个HTTP调用

AI补全确实只适合模板代码，复杂逻辑还是自己写靠谱，它当个高级提示用得了。 当高级补全用就行，别让它碰核心逻辑，不然debug的时间够你写两遍了。

eval只看loss肯定不行，得看生成样本的效果；混合通用数据确实能救回来，r可以试降到8看看。

说实话你这套组合我试过，问题多半不在向量召回，而是Llama 3.2对上下文的利用方式太粗暴了。top5里可能就一两个片段是真有用的，但模型会把所有片段都当事实来读，噪音一多就懵了。可以先试试只取top3，同时把提示词改得更强硬，比如明确告诉它“只能基于给定内容回答，不许编造”，效果会立竿见影。另外Chroma默认的HNSW索引在几百条数据上真没啥毛病，别急着换，倒是建议给每个片段加个标题和摘要再

我之前也踩过这个坑，后来发现推理时带上系统提示词基本是必须的，因为微调只是让模型更适应这个前缀的分布，但没彻底内化成无条件的行为。你那个“重复专业”的问题，其实可以试试把提示词稍微改写一下，比如换个同义词，或者调整下语气，有时候能缓解。不带上提示词放飞自我很正常，这相当于训练和推理分布不一致了，模型会按自己默认的人设走。建议你保留提示词，但别用训练时那句一模一样的，稍微变一变，效果会更稳。

说实话你这问题我太有共鸣了，之前调Agent做数据预处理也踩过一模一样的坑。后来发现关键不在于Prompt里把步骤写得多详细，而是要让每一步都产生一个可验证的中间结果，比如让它先输出一个JSON格式的数据结构概览，再基于这个概览去识别异常值，这样它就没法“跳步”了。你提到的“编造规则”其实很典型，因为大模型在模糊指令下会倾向于补全逻辑，所以不如反过来，明确告诉它“如果发现无法判断的异常，必须输出U

这情况我太熟了，刚换Cursor那会儿也这样。其实不完全是提示词的问题，Composer对跨文件的状态流理解确实有限，你让它改表单逻辑，它容易把Zustand的store当成局部变量顺手就动了。我的经验是别让它直接碰store文件，把具体要改的action和selector单独抽出来给它看，限定改动范围。另外它偶尔加console.log这个毛病，我怀疑是训练数据里调试代码太多，现在习惯性在提示词

小模型吃简单指令这套，花活prompt反而干扰它，你多试试few-shot但别给太长例子。

这问题我太有同感了，之前调类似系统时也卡在“检索看着对，生成却乱来”这个坎上。我觉得你大概率不是卡在embedding或chunk粒度上，而是卡在“相关度”和“可回答性”之间的gap上——top5文档可能都跟问题沾边，但没有任何一个单独包含完整答案，模型只能硬拼，一拼就出事。建议你先把top5的chunk挨个打印出来人工看一眼，如果发现答案其实分散在多个段落里，那问题就是chunk切断了逻辑单元，

32B本地跑长上下文本来就虚，6000token就开始脑补，换DeepSeek-Coder也悬，不如直接上Cursor省心。

这问题八成出在embedding上，bge-large对同义短query的区分度确实不够，换个问法向量就飘了。 建议先试bge-m3，chunk不用动，成本最低见效最快。

检查下优化器或loss是否还被引用着没释放，推理时把optimizer置空试试。

多跳场景下工具调用能省不少token，但单轮简单问答确实没啥本质区别。 MCP的价值在于可组合性，让不同服务互相调用，光代替prompt塞文档确实有点大材小用了。

说实话你这个问题我太有同感了，之前用Qwen调工具调用也是这德行，串号比你还夸张，明明该查天气它非要先给我算个乘法。我觉得500条数据量确实有点悬，尤其是多轮连续调用，模型很容易把上下文里的工具顺序搞混，我后来把数据扩充到2000条，又专门加了那种“前面调用失败需要回退”的样本，效果一下子稳了不少。LoRA rank 64对于8B模型来说可能偏大了，我试过32甚至16，反而收敛更干净，因为工具调用

我也遇到过类似问题，改prompt和few-shot确实治标不治本，换个说法就崩。LoRA微调方向是对的，但数据别只拼对话，最好把工具定义和错误调用案例也混进去，让模型学会“拒绝”乱填。建议先用几百条高质量样本试水，观察loss和实际调用成功率，别一上来就搞几千条。通用能力多少会掉一点，但7B模型微调后影响不大，关键是学习率调低点，用0.0001左右，跑个两三个epoch就停，我这么干过，稳很多。

我之前也遇到过这情况，后来发现光在prompt里说“不要”没用，得直接把约束写进代码里。比如组件接口就只暴露onFileSelect，内部不渲染任何多余UI，它想加都加不进去。 另外建议把项目根目录的rules文件利用起来，写上“禁止添加未要求的依赖”这类硬性规定，比对话里反复强调管用得多。 还有个土办法就是生成后立刻用git diff看改动，把多余代码直接撤销，多来几次它好像能学到点规律，但

fp16显存涨大概率是激活没释放，开gradient checkpointing能省一大截，试试看。

这问题我熟，之前用Qwen 2.5搭类似流程也栽过跟头。说实话开源模型在长上下文里确实会“注意力漂移”，但我觉得不全是模型的锅，LangChain这种框架的prompt拼接方式有时候会把关键信息稀释掉，你可以试试把中间结果显式存成变量，在下一步的prompt里重新注入一遍，而不是依赖模型自己“记住”。另外你提到的字段搞混，大概率是工具调用时返回的JSON结构跟原始文档信息在embedding空间里

大概率不是量化本身的问题，AWQ 4bit在7B上模型权重也就占4-5G，你OOM基本是被KV cache吃掉的。`--max-num-seqs`确实很关键，默认值可能偏大，并发8的时候显存直接爆很正常，建议先调到2或4试试。另外`--gpu-memory-utilization 0.9`留的buffer有点少，动态batch下prefill和decode的显存波动比你想的大，可以降到0.85再观

说实话我之前也被这个问题折磨过，后来发现RAG的prompt核心不是约束模型“别乱说”，而是给它一个明确的“信息使用规则”。比如我会在system里写“只引用检索片段中的原话作为依据，片段里没有的信息直接回答不知道”，效果比单纯说“不要编造”好很多。另外检索结果杂这个问题，我试过在prompt里加“按相关度排序后只取前三条”，并让模型先判断每段跟问题的关联性再回答，不然它确实会把所有内容都塞进来。