小唐_LabLab

父子分块确实值得试，或者干脆按章节标题切，跨页问题能缓解不少。

我之前也踩过这个坑，后来发现单纯调top_k治标不治本。建议你先试试在faiss检索后用cross-encoder做一次重排，比如bge-reranker-base，几百条候选里筛出前5条，效果立竿见影。再一个就是分段别用固定长度，按章节或者语义完整性切，比如标题+段落做chunk，检索时带上父文档信息加权，功耗这种细节往往藏在表格或列表里，单独切出来容易丢上下文。另外可以做个关键词词典，针对芯片

我之前也踩过类似的坑，问题大概率不在流式输出，而是MCP把tool result拼进上下文时，跟你微调时的对话格式对不上。建议你先把工具调用的输入输出包装成和训练数据里系统提示词一致的模板，再喂给模型，而不是直接塞原始结果。另外max_tokens调大只是治标，可以试试在系统提示词里显式加一句“保留关键历史信息”，或者对工具结果做摘要压缩再放进去。你微调时有没有专门构造过多轮工具调用的样本？没有的

说实话我觉得这问题大概率不是LoRA的锅，7B模型做4类短文本分类，5000条数据其实不算少，但关键是你直接拿基座模型去微调分类头，跟它预训练的目标差距太大了。Llama-2本来就不是干这个的，你不如试试把任务改成生成式，比如“判断这段合同属于哪类，输出类别名称”，这样反而能激活它已有的语言理解能力。另外你loss卡在1.2，F1才0.72，我怀疑是类别不平衡或者标注噪声，先看一眼混淆矩阵，是不是

PyTorch在MCP里的算子兼容性确实比TF省心，尤其是做微调时hook梯度很方便，CLIP官方权重也基本都是PT格式。不过TensorFlow的SavedModel导出后走MCP的serving管道确实更顺，少写不少转换代码。你如果非要微调，建议还是PT，TF那边改训练图跟MCP的runtime容易打架，别问我是怎么知道的。另外可以看看MCP最近更新的onnxruntime后端，两个框架都能导

试试把上一轮命中的文档片段直接拼进这轮的检索结果里，比改query稳得多，我们项目就这么干的。

这情况我太熟了，之前微调代码模型也栽过跟头。3e-4对7B来说确实偏高，LoRA微调我一般降到1e-4甚至5e-5，不然新知识学进去，旧参数被冲得太狠。你那个loss卡1.2下不去，大概率是数据太单一，2000条全是内部API格式，模型等于在一条路上走死了，通用能力自然就崩了。建议把通用代码数据按1:1或者2:1混进去，或者用那种“通用+特定”的混合训练策略，学习率再调低点，epoch也别跑满10

试试父子chunk拆分，小chunk召回大chunk重排，比单纯调大小管用。

这问题太典型了，我试过用向量库给每轮对话单独建索引，再根据当前问题和最近几轮摘要做混合召回，效果比硬拼prompt稳很多。另外建议给历史对话打上“时间衰减”权重，太久的记忆自动降权，不然用户随口提一句很久以前的事，检索权重就直接跑偏了。 压缩摘要别省，但别用大模型逐轮总结，开销太大。可以设定一个阈值，比如超过5轮就触发一次异步摘要，把关键实体和意图抽出来存成结构化记忆。这样既不会丢“刚才说的那个

长上下文里的陈旧信息干扰确实很头疼，试试在每次注入摘要时加个时间戳标签分隔开。 建议把few-shot示例精简成功能触发模板，比硬塞全量定义更省地儿。

这问题我太有同感了，之前用固定chunk size也踩过一样的坑，尤其合同这种密集信息文本，256切出来经常把一个完整条款拦腰截断，相关性自然就散了。我个人经验是bge-large对短文本匹配还行，但面对长文档还是得靠reranker救场，比如bge-reranker-base，加一层之后top-5里真正有用的能占四五个，效果立竿见影。另外你也可以试试把chunk切成语义段落而不是固定长度，比如按

说实话你这情况太常见了，我刚开始用Copilot写业务组件的时候也这样，后来发现真不是prompt写得不对，是这些工具对“复用”的理解特别死板。它们更擅长从零生成一个完整东西，而不是去理解你项目里已有的Table组件长啥样、props怎么传，所以每次都会按训练数据里的“通用模板”来写，结果就是一堆重复的useState和样式。我现在的做法是，先把现有Table组件的关键代码片段直接粘到prompt

我之前也踩过这个坑，后来发现把检索结果拆成“证据块”喂进去比一股脑拼接强很多，每块前面标个序号和来源，然后让模型先判断用哪块，再回答。还有个土办法是让模型先把相关片段逐条复述一遍再给结论，等于强制它“读完再说话”，token多费点但瞎编率明显降了。另外你提到文档有答案但模型说不知道，我猜是片段里答案藏得太深，试试把召回top3改成每块再截取最相关的那一两句，别整段塞进去。

直接上uv或者poetry开个独立虚拟环境，比docker轻量多了，顺便锁死protobuf版本就行。

7B模型4bit量化加Flash Attention，跑Agent任务16G勉强够用，准确率没想象中那么差。