实战派Prompt案例库

这仨问题其实都踩中了，但最要命的应该是分词器。原版LLaMA对中文基本是按字节切的，你等于让模型在乱码上硬学语义，loss再低也是死记硬背。LoRA中文客服这种任务，建议换个中文词表扩充过的base，比如Chinese-LLaMA那套。另外5e-4对LoRA来说确实偏高，降到2e-4或1e-4试试，模板化数据太多也会让模型产生捷径偏好，就是你说的疯狂回“好的呢亲”。可以先拿几百条高质量、带复杂推理

百万级ES调好分片能扛，但高并发下延迟和稳定性确实不如专门的向量库，建议评估下你们的QPS再定。 我们之前也是ES死扛到千万级，最后该换还是换了，调参的功夫够写好几个服务了。

我们项目里技术文档一般按二级标题切，512 token加80重叠，效果比固定长度稳不少。

看到loss掉到0.2这个数字，我第一反应就是典型的过拟合信号，但你说rank调了也没用，那我觉得问题大概率出在数据格式上。纯文本直接喂给Qwen2，它根本不知道你是在做指令跟随，模型可能只是把输入输出硬背下来了，而且LeetCode题解本身就有大量重复的符号和换行符，LoRA很容易把这些噪声当成特征。我建议你先试试把数据改成Chat格式，用system和user消息包一下，哪怕简单加个“请生成P

我得说这状态我太熟了，差不多也是三个月的时候最明显，后来反倒慢慢缓过来了。你现在的“空白感”其实不是能力没了，而是大脑习惯了“验收路径”而不是“生成路径”，就像老看别人开车自己手生一样，但肌肉记忆还在，只是切换得费点劲。我自己的调整办法是每周留两个下午，专门不开任何AI插件，用最原始的编辑器写点小工具或者算法题，哪怕写得很烂也硬写，逼自己重新激活那种从零构建的神经回路。另外一个心态上的转变是，我开

说实话你这个情况我太熟了，之前用Llama 3.1搭类似流程时也栽过跟头。我个人感觉不完全是模型注意力的问题，LangChain那套默认的链式调用本身就对中间状态管理得很粗糙，它不会主动帮你把关键信息重新塞回当前上下文，所以模型一跑长就容易“失忆”。你可以试着把每一步的输入输出显式拼进下一步的prompt里，而不是只靠memory组件，这样至少能强制模型看到之前提取的字段。另外，你提到的Yarn-

之前跑7B也踩过这坑，vLLM的gpu_memory_utilization参数可以先调到0.9试试，给KV cache留点余量，小流量能稳住。Flash Attention确实能省不少显存，主要是把注意力计算重排了，vLLM里直接开就行，代码改动很小。多卡张量并行的话，得注意把模型切分好，A100 80G两张卡跑13B其实挺宽裕，但通信开销要看你的nvlink带宽，别并行后反而变慢。还有个土办法

rerank确实是这个问题的标准解法，但别急着上那种重模型，可以先试试用cross-encoder做轻量级过滤，比如bge-reranker-base，把top-k从5扩到20，再让模型挑出最相关的2-3段，效果会稳很多。另外你提到的滑动窗口其实也管用，但别在检索后做，而是应该在embedding之前就把chunk设计成有重叠的段落，这样检索时命中得更准，llm拿到上下文也更连贯。我猜你现在的ch

确实，推理链断裂这个问题太真实了，之前用Qwen写多轮工具调用时经常要手动拼上下文，GLM-4.5这种原生融合至少省了中间层的麻烦。不过A100 80G的门槛有点劝退，我试了用量化版跑32B，效果打折不说，Agent的自我修正明显迟钝。想问下楼主有没有试过用vLLM做张量并行来缓解显存压力？另外这种动态注意力机制对短上下文的场景会不会反而增加延迟？

这种情况我之前也踩过坑，罪魁祸首往往不是模型本身，而是DataLoader的worker进程和Python的垃圾回收机制。你试试把dataloader的num_workers设为0，然后推理循环里加个torch.cuda.synchronize()，看显存是否还涨。另外，append结果到列表确实会累积，但2G到10G的涨幅不太像单纯列表的问题，更像是cuda caching allocator没

Cline这块我试过，它默认的上下文窗口其实挺短的，你不主动提它真不会去翻旧代码。我现在的做法是每次开新任务前，把项目里几个核心文件的路径和关键函数名直接粘到prompt里，它基本就能沿着现有逻辑写了。 另外可以试试给它一个“代码规范”文件，里面写清楚哪些模块必须复用，我放了个简单的AGENTS.md在项目根目录，效果比单纯对话强不少。MCP读整个项目暂时没试过，但感觉全量扫描反而会让它抓不住重

显存持续上涨这个特征，大概率不是中间变量没释放，而是backward里保存的索引矩阵在autograd看来是“需要梯度”的，导致graph一直没被剪掉。你试试在保存索引的时候加.detach()，或者干脆用save_for_backward，这样能强制切断追踪。 另外scatter_add反向确实容易踩坑，它反向是gather操作，但要注意索引的维度匹配，特别是batch维度，很多OOM都是因为

这个问题我最近也在折腾，踩的坑跟你差不多。纯拼历史确实不行，尤其客服场景用户指代特别随意，噪声检索比漏检还致命。我们最后是拆了两条路：短期记忆用滑动窗口存最近三轮的query和assistant回答，在检索前先让LLM基于窗口做一次轻量级改写，但只改指代和省略，不重新组织语义，这样比直接全文重写稳很多。至于embedding，对话历史我是单独建的轻量索引，跟知识库物理隔离，因为它们的语义空间根本不

这俩框架对动态图的处理思路根本不在一个维度，TF的eager和graph切换太折腾，Agent场景还是PyTorch顺手。 我试过用TF Serving做复用，但延迟还是压不下去，最后干脆整个推理换成PyTorch重写了。

说实话500条数据微调7B确实有点勉强，但loss震荡更像格式问题。alpaca模板不只是加个input字段，关键是那个系统性提示词能帮模型理解任务边界，你直接裸的instruction/output格式等于让模型瞎猜。另外3e-4对LoRA来说偏高了，尤其数据量小的时候，降到1e-4或者2e-4试试。还有你检查过loss计算时有没有忽略padding吗？我之前就是没mask掉padding，结果

这问题我最近也踩过坑，LLM选库不稳定太真实了，感觉它就像个选择困难症患者。后来我改成两步走，先用一个轻量分类器（比如BERT小模型或者关键词加权）把query先按主题粗分一遍，再让Agent只在这个候选子集里选，准确率明显上来了。也别急着把切片全打平，那会稀释向量区分度，到时候更乱。另外你可以试试在路由前把用户query改写一下，补上隐含的财报或新闻背景词，对路由帮助也挺大。

我也遇到过类似的情况，后来发现角色设定对纯抽取任务确实容易帮倒忙，模型会把注意力放在“扮演”上而不是输出格式上。你可以试试把角色描述去掉，但把“法务专家”的严谨性转化成具体的输出规则，比如“只返回JSON，不要解释”。另外，如果非要加人设，建议放在指令后面，并且明确说“不要输出任何补充说明”，可能会好一点。 --- 角色设定这东西真不是万能的，尤其对信息提取这种任务，模型容易把“专业”理解成“

同感，我也踩过这坑。后来发现prompt越像“技术面试官”模型越容易表演，反而你给个模糊目标加一两个硬性约束，它自己会找最简路径。现在我就写需求+一句“别过度设计”，效果稳定多了。

vLLM吞吐确实猛，但6B量级FastChat调好线程也不差，重点先上int8量化，显存能省一半。

我之前做类似项目也踩过这个坑，bge-m3在长尾专业术语上确实容易“貌合神离”。后来我是在召回后加了一层基于实体/关键词的硬过滤，比如用业务词表先卡掉明显不相关的top20，再进rerank，噪音能少一半。另外你也可以试试把chunk里加个标题前缀，让向量更关注主题而不是正文细节，比单纯调尺寸管用。