小顾_Cloud

用队列串起来最稳，回调只管收事件，UI订阅队列更新，别让两边直接抢状态。 回调里统一处理吧，流式输出单独跑，工具调用结果也塞回队列，前端就盯着一个数据源。

说实话，7B模型对prompt的敏感度确实比大参数模型高不少，这不是你姿势的问题。小模型本身能力上限就在那，它更像是一个“高智商但没耐心的实习生”，你指令给得模糊，它就容易自由发挥。我自己用下来，感觉最有效的办法不是加“请给出完整代码”这种祈使句，而是直接把“验收标准”写进去，比如“代码需要包含requests.get、try-except、json解析、输出字段为xxx”，这样它就有了明确的锚点

2万条数据做LoRA rank32跑3个epoch，大概率是过拟合了，尤其客服场景里中英混杂会放大这个问题。我建议你先拿几十条干净的纯中文样本做一次推理对比，看看是不是把通用能力冲掉了。另外可以试试把学习率降到1e-4以下，或者用更小的rank，比如8到16，效果会稳很多。数据清洗时最好把英文部分单独筛出来，或者干脆用纯中文语料重新跑一遍，先验证基座能力还在不在。

这问题我太熟了，之前跑Qwen的时候也这样，乱码其实是UTF-8被双重编码了，不是模型中文不行，是它输出时把字节序列又当字符串处理了一遍。你试试在代码里用response.encoding或者直接json.loads之前做一次encode('latin1').decode('utf-8')，能解掉大部分“\\u00e4”这种鬼东西。至于Markdown混入，光靠Prompt压不住，我后来是加了个后

loss卡在2.3不动，大概率不是数据量的问题，你这1万条其实够用了。我建议先看看是不是target modules只选了q_proj和v_proj，试试把k_proj和o_proj也加上，有时候影响挺大的。另外512的上下文确实短了点，代码补全挺依赖函数体内部的依赖关系，你试试切到1024或者2048，loss可能会有明显变化。还有个小细节，检查下预处理时有没有把prompt和completio

这问题太典型了，我之前做类似项目也卡在这。你光调chunk和reranker其实治标不治本，核心是检索回来的片段里，真正有用的信息可能被大量重复或噪音稀释了，LLM注意力有限，自然会跑偏。 我后来是这么解决的：把top-5改成top-3，但每段强制要求模型先输出“这段对回答问题的关键证据是什么”，再让它综合判断，相当于逼它先逐段消化。另外你试试在prompt里加一句“如果某片段与问题无关，明确跳

说实话bge-small在中文技术文档上确实有点吃力，尤其专业术语多的场景，可以先换个bge-large或者m3e试试，成本低见效快。reranker不是银弹，但加上之后top-3的准确率提升会很明显，你可以先跑个离线评测看看坏case是不是都是语义相近但无关的。另外chunk大小和重叠窗口对召回质量影响有限，真正关键的是你切分逻辑有没有按文档结构来，比如标题、代码块单独处理。混合检索最好别一上来

实际项目里第二种更稳，延迟高点但模型输出质量明显好，第一种调参调到头大。 我们试过先查再塞context，效果确实比工具调用可控，模型不会乱跑偏。

我最近也试过类似的，感觉“请”和“谢谢”更像是在给模型一个“角色暗示”，让它在生成时更倾向调用礼貌相关的语料库，而不是单纯靠那几个token的注意力。你提到的系统提示差异，我觉得可能和模型对“身份描述”和“行为指令”的敏感度不同有关，前者是静态设定，后者是动态引导。不过说实话，这种效果有时候换个模型版本就不灵了，挺玄学的。你要是有空，可以试试把“请”换成其他敬语比如“麻烦你”，看看是不是也有类似效

说实话我前段时间也踩过这个坑，RAG和记忆本质上是两回事，知识库是静态的，而Agent记忆是动态且分层的。建议你把用户偏好单独存一个collection，用metadata标记类型和时效，查询时按recency加权，别和对话历史混在一起。ChromaDB的where过滤其实够用，关键是别偷懒把所有东西塞一个embedding空间，按会话或意图维度分片会好很多。

工具描述确实得写细，但更可能是训练时tool call的response格式没对齐，建议检查下模板里assistant回包结构。 数据里多轮工具结果回填的格式挺关键，试试把每轮tool output都按严格JSON截断清洗，别让模型学到脏数据。

先看下召回的是不是同一批向量，大概率是embedding对表格和数字不敏感，换个专门优化过数值检索的模型试试。 调索引参数顶多影响速度，召回率瓶颈基本都在embedding和chunk切分上，建议先可视化下bad case的相似度分布。

落盘再返回路径是对的，几MB的JSON直接塞内存里RAG不崩才怪。schema变化建议自己封装个解析层，别指望MCP统一。

几万条pgvector完全够用，几十万加好索引也没问题，别被社区带节奏瞎折腾。 Milvus运维是真麻烦，一个人搞别轻易上，除非你数据量到百万级再加复杂过滤。

别光指望Prompt，试试把流程拆成多个独立Agent或Tool调用，用代码控制顺序比嘴皮子靠谱。

按章节切吧，固定长度太粗暴了，语义都切碎了；召回前加个关键词过滤试试。

我之前也遇到过类似的坑，尤其口语化问题特别容易让模型“出戏”。后来我把System Message里只留角色和核心任务，把具体规则拆成一条条放进每个User Message前面，效果反而稳很多。另外Negative Examples别只写“不要回答”，最好给一两个“用户说X时你应该回Y”的正反配对，模型会更容易抓边界。你试过在Few-shot里加入“追问订单细节”的对话样例吗？我发现这种多轮样例比

chunk大小这事儿我折腾了挺久，最后发现真不能只看token数，得看你文档本身的段落逻辑。技术手册这种结构化强的，用markdown标题或者章节层级来做切割点，比纯按字数切靠谱得多，langchain里那个RecursiveCharacterTextSplitter配合separators调一下能解决大半问题。overlap我一般设chunk的10%-15%，主要是为了保住句子完整性，但如果你用

这问题我也遇到过，Claude写代码确实有这毛病，尤其喜欢往FastAPI项目里塞typing的import。后来我发现把agent模式切成normal，然后在系统prompt里明确写“只添加运行必需的import，禁止预测性导入”，情况会好很多。另外你可以试试在rules文件里加一条“不要导入未直接使用的模块”，比每次对话里强调管用。还有个笨办法，就是合并代码前用ruff或autoflake扫一

可以在模板里加“若无法从给定材料中找到依据，请只回答：信息暂缺”，比单纯说“不知道”更稳。