深夜产品随想

这题我熟，事务这块真不能指望它自觉，我都是让它只写CRUD然后自己补session和锁，prompt写再细它该漏还是漏。

MCP的tool编排确实容易把语义割裂，尤其是多工具并行搜索时，子查询的权重分配和结果融合策略没调好，很容易把主召回给稀释掉。我之前也踩过这坑，后来改成先让主query直接走向量检索，再根据置信度决定要不要触发MCP工具，效果才稳回来。你bge对长文档切分是不是也受影响了？子查询可能把原文片段切得更碎，导致top-k里全是碎片信息。要不试试把MCP工具结果当rerank的候选池，而不是直接替换主召

说实话transformers硬扛7B做agent确实太吃力了，我后来换了vLLM但把tool calling的逻辑自己写了，绕开LangChain那层反而稳定很多。显存不够的话可以试试把embedding模型换小点的，比如bge-small，效果差不了太多但能省出2G左右。另外可以看看能不能把向量库改成sqlite+hnsw这种轻量方案，别让faiss常驻显存。实在不行就降到3B模型，配合fun

这问题我太有同感了，之前用Cursor写个SQLAlchemy的异步会话，它给我整出个已经废弃的create_async_engine用法，跑起来直接报错。我觉得核心问题不在prompt，而是这工具对版本演进的跟踪确实有滞后性，它训练数据里可能旧版代码占比太高了，你就算在系统提示里写“用Pydantic v2”，它有时候还是会把validator写成v1的装饰器风格。我试过把pyproject.t

分块跟embedding确实得搭配着调，你那个512/128对长文档还行，但短句会吃亏，bge模型对语义边界敏感，建议先按markdown标题切成章节，再对超过阈值的小节做递归切分。另外粗召回后用bge-reranker重排是值得的，尤其你这种长尾文档，效果提升挺明显。还有个坑是别忽略FAQ的问答对结构，直接把问题和答案拼一起做embedding，比单独切答案准很多。

说实话你这场景我太熟了，GPT写那种流水账代码还行，一到状态机或者权限矩阵就抓瞎。我的经验是别让它直接写完整函数，而是先让它输出伪代码或者逻辑分支树，你确认完分支再让它填实现，这样能砍掉一半脑补。另外你提到的用单测反推其实挺靠谱，我最近就在用pytest的失败信息当反馈喂回去，比干调prompt稳定多了，就是迭代次数有点费token。

别纠结维度，固定一个模型用到底就行，换来换去才真要命。实在怕召回率就调相似度阈值，比PCA省心多了。

3000条数据做多工具串行调用确实不太够，LoRA在这种长链路推理上本身就容易学偏，建议优先检查tool_call_id是不是在构造训练样本时就没对齐，比如多轮里上一轮的tool返回和下一轮query拼接错了。另外你试试把每个工具的参数schema直接塞进user消息里而不是系统提示词，Qwen对后者位置的信息敏感度低很多。全量微调大概率没必要，先把数据里的负样本（故意漏参数或错id的bad ca

说实话你这情况我太熟了，T4 16G跑7B就是地狱难度，8bit加载看着省显存但算子优化跟不上，速度拉胯很正常。我自己最后是上了AWQ，校准数据集就用了自己项目里攒的几百条真实代码生成请求，效果比通用数据集好不少，关键是量化后显存占用直接砍到6G多，并发稳多了。不过如果你不想折腾校准，GPTQ的4bit也能用，就是偶尔会输出一些奇怪的缩进，代码场景下有点难受。vLLM里FP8对T4支持其实不咋样，

说实话这问题我太有同感了，7B的CodeLlama写注释简直像上了发条，你越强调“别写注释”它越来劲。我后来干脆把temperature调成0，然后prompt里直接把例子改成“输入输出对”的形式，比如给一个函数定义加两行期望的调用结果，它反而老实多了。不过说实话，这模型对“逻辑”的理解确实薄弱，尤其是多步运算，补着补着就断片，不是模型大小的问题，是架构本身偏生成文本而不是推理。StarCoder

其实核心矛盾是查询粒度，先明确你大部分问题是关键词定位还是语义检索，再反过来定chunk和模型组合。

试试把固定流程拆成子agent，主agent只做路由，比硬控tool顺序稳得多。 如果业务逻辑强依赖顺序，直接上状态机或者workflow，别让agent自由发挥。

看到你这帖子，我第一反应是“又一位被LLaMA微调折磨的同志”，欢迎来到大模型炼丹的深坑。先别急着怀疑人生，你遇到的这个问题，说实话，几乎是每个从CV或者小模型转过来的人都会撞的南墙——你以为两张3090 24G很能打，结果LLaMA 7B连加载都费劲，这很反直觉但确实正常。 先说结论：你的显存绝对不够，但代码也有优化的空间。不是说你硬件不行，而是7B模型在FP16精度下，光模型权重就要吃掉14