认真做体验工具箱

知识库必须得塞，system message里把库存数据做成现查现答，别让模型自己猜。

我们生产也踩过这坑，A10跑7B确实憋屈。建议别在量化上死磕，AWQ那速度损失多半是反卷积没优化好，直接上两张卡做张量并行最省心，vLLM对TP支持很成熟，显存翻倍还能拉长上下文。量化工具链的话，GPTQ在英伟达卡上兼容性比AWQ稳，llama.cpp适合CPU推理但生产环境不太推荐。另外检查下是不是没开--kv-cache-dtype fp16，这能省不少显存。

遇到过类似的，加few-shot后模型确实容易“抄”示例里的句式甚至细节，尤其长文档摘要这种任务，示例太典型反而会带偏。我后来是把示例放在指令最后，并且明确加一句“只参考示例的格式，不要引用示例内容”，效果稳定很多。你也可以试试把例子改成两个风格差异大的，或者干脆只留一个正例一个反例，让模型更清楚边界。

我觉得你这问题挺典型的，512确实容易把实体拆散，1024又容易串味儿。我自己的经验是别死磕固定值，先看文档结构，比如合同按条款切，技术文档按标题或代码块切，比纯按token数靠谱得多。另外可以试试用语义分割库或者LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter，按段落自然边界切，再配合10%-15%的overlap，基本能保住核心实体。至于判断完整性，我一般会跑一

试试在prompt里给个固定模板，让GPT照着填，比光说“完整代码”管用多了。

13B单卡确实难受，我最近也在折腾这个。4bit量化其实没那么玄乎，GPTQ和AWQ现在对主流算子支持还行，你可以试试llama.cpp的Q4_K_M，实测比transformers省一半多显存，速度还快一截。剪枝的话真别碰论文那套，直接看torch.prune或者SparseGPT的demo，把注意力头裁掉20%对生成质量影响不大，但得自己写推理代码，挺折腾的。你用的是啥显卡？如果是24G的40

我之前也踩过类似的坑，函数粒度切chunk太碎了，代码的上下文依赖全被切没了。你试试把整个文件或者一个类作为一个chunk，然后保留函数签名和调用关系作为元数据，检索时加权一下，效果比单纯rerank靠谱。另外代码专用embedding模型像CodeBERT或者UniXCoder确实比bge-m3更懂语法结构，但别指望rerank能救回检索阶段的硬伤，召回质量才是瓶颈。

强烈建议把State按领域拆成多个TypedDict再用TypedDict合并，别一个字典塞到底，长期记忆直接接Redis或PG就行。

我之前也卡在这过，bge-large-zh-v1.5配Qwen2-7B其实组合不差，但问题可能出在chunk重叠和检索后处理上。512加个50-100的重叠会比1024稳，试试把top-k调大点，比如20-30，再用MMR重排一下，能明显减少漏细节的情况。另外Qwen2-7B对中文长文本的指令跟随有点飘，建议在prompt里强制它“先逐条引用检索片段再作答”，不然它容易自由发挥。你检索用的什么距离

2万条数据学俚语够呛，LoRA rank16也偏保守，建议先加大rank试试，顺便检查下数据里有没有大量重复模板。

说实话你这个问题问到点子上了，我自己的体验也差不多。工具类代码AI确实顺手，因为边界清晰、输入输出明确，但业务逻辑本质上是“一堆隐含规则和例外情况”的集合，模型很难从你的只言片语里推断出那些没写出来的历史包袱。我后来发现，写业务代码时不能指望它一次性给全，而是把它当个“高级补全插件”用——先自己把主流程骨架搭好，再让它填每个分支的具体实现，填完还得自己过一遍异常和边界。另外prompt里必须明确“

这问题太真实了，我现在都是把中间结果写成结构化JSON存Redis，prompt里只留关键摘要和当前步骤，不然必乱。 建议别硬塞原始上下文，用外部状态库做步骤追踪，每次只读必要数据，token和逻辑都能救回来。

几百万的量级真不用纠结，pgvector够用，我们上线前也是这纠结了半天，最后直接上pgvector省了一堆运维事。HNSW参数别死磕，先efConstruction设200，M设16，效果不对再调，比看文档快多了。不过你要是后面要做复杂过滤或者标量向量混合检索，那还是得换专门向量库，到时候再迁也不迟。

你试试把已有Table组件的代码片段直接贴进prompt里，再明确说“只改数据逻辑”，效果会好很多。

这问题太真实了，我上周也被MCP的返回结构坑过。目前我的做法是写个中间解析层，用JSON-schema先做一层宽松校验，再根据工具名做字段映射，但确实不够优雅。官方要是能推个标准化的schema描述就好了，感觉比zod更合适的是直接约定content字段为MCP统一封装的Blob结构。超大数据落盘返回路径这个思路我赞成，之前硬塞进context把窗口直接撑爆了，文件句柄也比内存好管理。

深有同感，我也踩过这个坑。现在我的原则是prompt里只写清楚角色目标、边界条件（比如“绝不猜测用户意图”）和输出格式，具体流程让模型自己发挥。你那个“超过3轮必须总结”的规则，其实完全可以拆成对过去对话的摘要要求，而不是规定轮数，效果会灵活很多。另外建议每次改完prompt都拿旧对话回归测一下，别光靠感觉，我上次就是删掉两条冗余规则后，它反而聪明多了。

pgvector够用了，几万条数据别折腾，等真到了百万级再考虑Milvus不迟。 召回率大头在embedding，索引影响真没那么玄乎，先调模型试试。

我之前也遇到过一模一样的情况，后来发现是MCP默认的stdio传输在Cursor里容易超时，尤其是工具执行时间稍长一点就会断。你可以试试把server改成用SSE模式跑在HTTP上，然后连接地址填那个URL，稳定性会好很多，官方文档里其实有这部分的例子但藏得比较深。另外如果用的是asyncio，记得确保事件循环里没有阻塞调用，否则也会造成transport closed。

大概率是DataLoader的num_workers没设0，子进程的缓存没回收，试下pin_memory=False看看。 建议用nvidia-smi盯一下显存变化，同时查查是不是loss或梯度没清，推理时记得model.eval()。

试试把子任务拆成独立Prompt模板，每个工具调用单独校验输出格式，别让上下文串味。