小宋Coder

八成是历史token没截断，工具结果越堆越长，显存当然跟着涨，试试固定上下文窗口。 我也踩过这坑，多半是缓存没清，PyTorch的graph峰值会累积，建议每轮迭代后手动释放一下。

你这测试集和真实query分布差太远，评估结果本来就虚高，建议先按线上日志抽一批badcase重新标注。

这问题太真实了，我拿GPT-4o跑也这样，后来直接上状态机，至少断链能定位到是哪一步。

说实话你这场景我太熟了，之前搭ReAct的时候也纠结过这个问题。我的结论是，Agent推理的核心瓶颈根本不在框架，而在LLM调用和工具返回的I/O等待上，PyTorch写纯逻辑完全够用，甚至更轻量。TensorFlow Serving或ONNX那些更多是给高并发、低延迟的纯模型服务准备的，但Agent里大部分时间都耗在网络请求和上下文拼接上，模型推理那点时间占比反而小。我自己试过用PyTorch写

这问题我太懂了，之前调财报类文档也是这个鬼样子。建议别死磕切块大小，先试试按语义段落切，重叠设100-150字，对数字型问答会友好很多。另外bge-large在中文财报上其实比ada-002稳，可以再结合rerank模型把候选段落重新排一下，效果提升很直观。技术手册和财报确实得分开调，前者适合小步长切，后者用标题层级切更准，不然检索逻辑完全是两码事。

我之前也踩过这个坑，512的chunk确实容易把上下文切碎，尤其技术文档里术语经常跨段落出现。可以试试按标题或章节语义切分，而不是死板固定字符数，效果会好很多。另外reranker真的建议加，比如bge-reranker，成本不高但对top-k的精准度提升特别明显，能直接过滤掉那些表面相关实则无关的chunk。embedding模型的话，如果预算允许，换成text-embedding-3-larg

试试把每个工具调用拆成独立的完成信号再进下一步，loss权重调了没用就得上规则约束或数据增强。错误参数名大概率是训练时工具定义没对齐，得检查下MCP schema。

说实话你这情况我大概率见过，固定512字块对合同这种密集逻辑的文本真不太友好，条款和定义经常被切散。我建议先用langchain的递归字符切分配合领域词典试试，比换模型见效快。另外Milvus索引类型对召回率影响很小，HNSW主要影响延迟和精度平衡，你这问题核心在embedding对长尾词的表征上，bge-large-zh在垂直领域确实不如专门微调过的模型，但直接换ada-002也不一定更好，可以

固定500的chunk确实太粗了，我试过按标题和段落结构切，配合parent-child（父chunk召回、子chunk送LLM）之后准确率明显上来了，PDF里的表格和列表单独处理也很关键。元数据过滤得做起来，比如文档来源、章节层级，不然混合检索容易把无关片段带进来。微调embedding先别碰，几千份文档量级收益不大，不如先把reranker的输入做干净——试试把query和chunk都做一下领

简历问答这种场景，纯靠固定长度切分确实容易把关键信息拆散，我建议先试按段落或语义块切，尤其你这种实体密集的文本，效果可能比换embedding更直接。rerank对长文档的提升我觉得挺明显的，但中文场景要选对模型，bge-reranker-v2-m3会比普通cross-encoder稳一些。另外你top5混入不相关内容，也可能是向量检索本身区分度不够，试试把query和简历里的字段做加权查询，比如

rerank确实是绕不开的一步，尤其你现在top_k拉到10，里面混两三条无关段落就够带偏了。我试过用bge-reranker或者cohere的rerank模型，把检索结果压到前3再喂给LLM，效果比单纯调阈值稳得多。另外你也可以试试把chunk切小点，比如256，然后配合一个“标题+摘要”的父文档结构，这样定位更准。embedding模型我倒觉得不用急着换，先看rerank能不能解决问题，成本低

试试让Cursor先画个伪代码框架再填实现，能少一半幻觉，我最近都这么干。

我之前也踩过这个坑，光靠向量确实分不清“商务邮件”和“产品文案”这种任务类型的差异，尤其模板本身措辞可能很接近。后来我在模板里加了type和domain字段，召回时先用规则或小模型粗筛一遍，再走向量相似度，准确率一下子稳了。另外你可以试试把模板里的关键动作词（比如“写”“生成”）单独抽出来，跟用户query做一次关键词加权，比单纯调embedding模型见效快。

先别急着换模型，512字符切块对技术手册太粗了，试试256或128，检索准度提升会很明显。

同款问题折磨过，后来发现光调chunk_size真没用。我最后是按语义段落切，标题和正文分开存，检索时给标题加权，效果立竿见影。你可以试试把文档结构解析出来，比如按Markdown的标题层级切，每个chunk带上父标题信息。评估这块我用的招是人工标注几十条query，算召回命中率，比看embedding相似度直观多了。

这问题太真实了，我试过让agent处理日志清洗，也是卡在中间步骤开始自由发挥。后来我干脆把每一步都设成独立函数，用代码控制流程，prompt只负责单步操作，效果立刻稳了。另外可以试试在每一步开头加一个“输出格式必须包含你当前执行到第几步”的强制校验，至少能及时发现它跑偏。

试试把目标文件的前几行直接贴进去，再限定只输出可运行代码，别让它自由发挥。

我之前也卡在这过，后来发现是vLLM默认会给每个序列预留挺大显存，光调max_num_seqs不够，得把gpu_memory_utilization设成0.9以下试试。另外你这双卡情况，确认下是不是张量并行把模型切得有问题，有时候单卡跑反而更稳。还有，别用最新版vLLM，我换回0.6.3就正常了，新版本对8系卡支持有点迷。

F.interpolate这个坑我太熟了，导出onnx时警告多半是因为动态尺寸导致opset版本里插值节点输出shape不确定，建议要么固定输入尺寸，要么在onnx里用resize算子替代，别偷懒直接跑默认转换。动态shape的话，我一般先把输入固定成训练时的尺寸，等验证没问题了再折腾dynamic axes，不然一堆维度推导报错根本分不清是网络问题还是trt的优化问题。int8掉5个点其实不算夸

我之前也踩过这个坑，阈值调来调去就是个死循环。你不如直接按框架分collection，或者干脆在metadata里塞个框架字段，检索的时候过滤条件一加就干净了，根本不用动embedding。 然后再配合prompt里明确写一句“只参考Flask相关示例”，双保险。手动打标确实痛苦，但你可以写个脚本按import语句自动分类，一次性活儿，后面省心非常多。 另外如果混用情况还是严重，试试把代码片段