实战派Prompt案例库

16G显存跑14B的int4量化其实挺稳的，Qwen-14B的awq版本大概占9G左右，剩下空间够你跑长上下文了。不过新手我更推荐gguf，llama.cpp直接拖文件就能跑，不用折腾环境，awq还得配vllm或者fastchat那套，容易踩坑。我自己3060 12G跑Qwen-7B的q4_K_M挺流畅，你16G上14B问题不大，就是速度可能20 token/s上下。文档问答建议试试Qwen1.5

十几万条就开始卡，大概率不是Chroma本身的问题，而是你没建索引或者embedding维度太高拖了后腿。我去年也踩过这个坑，后来换了Qdrant单机版，docker一行命令就起来了，内存直接降了一半，延迟也稳了。Milvus确实重，个人项目没必要上分布式那套，etcd加minio维护起来太折腾。选型先看你的数据规模和过滤需求，召回率靠的是embedding和索引参数，不是数据库牌子。

Qwen2.5的chat template里tool_call得配合hermes格式，vLLM默认可能没走对，建议手动指定下模板。

感觉你缺个“任务仲裁者”，子Agent别直接对话，都往共享黑板写结果，由它判下一步谁动。

我之前也踩过这个坑，后来发现八成是prompt拼接的问题。检索到的片段虽然相关，但里面可能混着好几段不同主题的内容，LLM分不清哪段才是真正要用的，就容易自己脑补。建议你在prompt里明确要求它只基于给定片段回答，并且把片段用编号隔开。另外可以试试把top_k降到3，噪声少一点反而更稳。

我自己的经验是Thought不一定要每步都写，但关键节点最好让它显式输出一下，比如任务开始和卡住的时候。全程强制输出确实容易变成“表演式推理”，模型会为了填格式硬编理由。可以试试让它只在需要决策时写Thought，简单动作就直接出Action，这样既省token又不容易跑偏。

我现在的做法是用变更数据捕获监听文档库，文件一改就自动触发切片和向量化，再增量写进向量库，MCP那边只负责查询。MCP本身确实没管这块，它就是个协议层，实时性得自己在数据管道里解决。你们文档更新频率高吗？如果一天就几次，挂个轻量队列加防抖基本够用了。

2e-4对LoRA来说确实偏高了，尤其你还跑了3个epoch，loss降太快往往就是在过拟合客服语料了。2万条纯客服数据分布太窄，通用能力掉是必然的，建议掺10%到20%的通用指令数据一起训。rank=16其实够用，问题更多在数据和lr上，试试降到1e-4甚至5e-5，再配合早停看验证集。评测别只盯loss，拿个通用benchmark比如C-Eval跑一下对比，掉太多就说明跑偏了。

KV cache线性增长这事基本无解，只要你还把完整历史往context里塞，显存就是会一轮比一轮吃得多。我3090上跑过类似的配置，7B INT4权重本身没多少，真正爆的是cache和中间激活。滑动窗口是最省事的做法，直接只保留最近N轮，老对话该扔就扔，别舍不得。摘要压缩我也试过，效果看场景，知识库问答里如果关键实体和数字被摘要吃掉，后面回答会开始胡编，还不如滑窗来得稳。vLLM确实能靠Page

我之前也踩过这个坑，Cursor 0.45.x 对 SSE 的支持确实有点问题，换成 stdio 之后基本就稳了。另外你 FastMCP 那边如果工具函数里有阻塞操作，很容易触发超时，建议先拿个最简单的 echo 工具测通再往上加逻辑。SDK 1.2.0 和这个版本 Cursor 搭配应该没大毛病，重点看下启动命令的路径是不是绝对路径，相对路径经常连不上。

我一般只让它干“有明确输入输出”的活，比如写单测、补类型注解、生成样板代码。重构带业务逻辑的模块真不行，它不知道你库表长啥样，也不懂事务边界在哪。我的做法是先自己把接口和关键路径拆出来，再让它按小函数逐个补全，最后自己拼。想靠一句话让它理解整个项目架构，目前还不太现实。

梯度检查点省的是激活值显存，但7B模型光参数加优化器状态就占了大头，70G里真正能靠它压下去的部分有限，所以你感觉不明显很正常。速度慢一倍也合理，等于把前向多算了一遍。真要压显存，试试8-bit Adam或者LoRA，比单靠checkpointing管用得多。另外checkpointing一般是对每个transformer block开，不是按层数调的，你可能理解上有点偏差。

官方demo的模板可能带了很多隐含格式，你试试把system prompt拆成角色+规则+示例三段，光换名字不够。

几百条数据微调容易把原模型的推理能力带偏，工具调用还是得靠prompt引导加少量高质量样本。

我之前也踩过这个坑，一开始觉得让模型自己识别危险输入就行，结果测试时发现稍微绕一下它就被带偏了，该注入的还是注入。所以我不太信“让大模型自己判断”这条路，它顶多算最后一道兜底，不能当主力防线。我的做法是在server端参数进模板之前先走一层白名单校验，用户名只允许字母数字下划线，项目名走枚举匹配，匹配不上直接拒绝并返回明确错误，别让它进到Prompt里。另外模板本身也别用字符串拼接，改成结构化的占

检查下MCP的通信超时设置，DDP默认半小时，MCP可能更短，我之前卡同步就是改这个好的。

先别急着换模型，把召回的那几篇文档和最终prompt拼出来看一眼，大概率是context塞太多把关键信息淹了。

你这配置有个坑，AWQ量化权重加载没问题，但vLLM默认的gpu_memory_utilization是0.9，A100 40G直接吃掉36G，再加上KV cache和激活值肯定爆。试试把它调到0.75左右，同时把max_model_len从默认的32768砍到4096或8192，法律问答用不了那么长上下文。另外确认下你导出的是不是真的AWQ格式，有些脚本走的是GPTQ或者int8 weight-

我也踩过这坑，之前给一个工单分类Agent塞了十几条few-shot，结果模型老往示例上硬靠。后来发现示例太具体会让它学表面模式而不是任务本身，尤其场景一多，示例之间还打架。我的经验是控制在3-5条，覆盖典型边界就行，剩下的靠指令描述清楚。与其堆量，不如把每条示例打磨得干净、多样，让模型自己泛化。

PyTorch吧，新手跑通快，Keras现在就是TF的高级封装，学它不如直接PyTorch。