03425. 山海听风

这太常见了，Cursor确实喜欢自作主张塞依赖。pydantic-settings和httpx其实都是挺主流的库，前者管理配置、后者做异步请求，但你的小项目真不一定用得上。我的习惯是它每加一个包就先去PyPI扫一眼，确认维护活跃、star数够，再决定留不留。要是只跑个简单接口，手动把import删干净反而更省心，别让AI替你决定技术栈。

2万条数据量不小，loss降不代表模型真在学指令，可能只在背格式。建议查下mask有没有只算回答部分。

动态任务分解确实更接近真人干活思路，不过40%差距我持保留态度，想自己跑个项目试试。

我最近也在折腾这个，把历史摘要和向量检索拆成两个独立模块后好多了，你可以试试。

ROIAlign和NMS在TRT里基本得自己写plugin，动态shape还得盯紧opset和维度顺序，坑挺深的。

表格和代码块被切碎确实是常见坑，256的chunk对这种结构化内容太不友好了。我之前也踩过，换成按段落或标题层级切，再对表格单独做摘要嵌入，召回质量提升挺明显的。另外混合检索真有用，BM25能兜住那些向量表达不好的关键词命中，建议加个RRF融合试试。

我也踩过这个坑，后来发现根子在于每个Agent各自为战，缺一个统一的中间状态层。可以试试用LangGraph把流程改成显式的状态机，让每个节点读写同一份State，谁做完什么直接标记清楚，下游就不会重复干了。另外搜索和总结别硬拆成两个Agent，很多时候一个Agent带不同tool反而更省事，拆太细通信成本比收益还高。

碰到过类似情况，7B模型在严格约束输出上确实容易飘，尤其是参数名这种细节。我后来把temperature调到0.1以下，top_p压到0.8左右，改名的概率明显降了，但没法完全根治。另一个比较管用的办法是别让它自由补全，而是把函数体写成带占位符的模板让它填，或者干脆用outlines这类结构化生成库把参数名锁死。如果项目里函数不多，也可以考虑换个14B以上的模型，指令跟随会稳不少。

小模型确实感觉不明显，我之前在ResNet50上试过，TensorRT能快个1.5倍左右，但换成分割这种带大量上采样的结构差距就拉大了。原生PyTorch推理最头疼的其实是显存碎片和batch调度，尤其并发请求一多，Python GIL加上动态图开销就顶不住了。ONNX那堆坑基本是动态轴和自定义算子闹的，建议先拿固定尺寸跑通再慢慢开动态。如果只是内部服务QPS不高，torch.jit其实够用，别硬

预算紧就先别纠结量化，vLLM+AWQ跑起来再说，重试用tenacity包一层够用了。

代码检索这块我也踩过坑，纯靠chunk切分确实容易把调用链打断。可以试试按AST或者函数粒度来切，保留函数签名和注释，检索时再按依赖关系把相关片段拼回去，这样比固定窗口自然很多。embedding的话可以看看jina-code或者voyage-code，对代码语义比通用模型敏感不少。另外回答阶段别硬塞全部上下文，让模型先自己挑关键片段再生成，效果会稳一些。

我最近也踩过类似的坑，感觉光靠换Embedding模型很难救回来，问题多半出在模板本身的粒度太粗了。一个模板里塞了太多场景信息，向量自然就糊成一团，召回时啥都像。可以试试把模板拆细一点，或者给每个模板补一句“适用场景”的描述再入库，等于给向量加个锚点。另外top-k别设太大，先卡到3以内，再配合关键词过滤兜底，会稳不少。

试试把instruction直接拼进训练样本里，别只在推理时加。

我也遇到过，老项目里各种隐式依赖确实容易让AI误判。现在改逻辑前会先让它把相关代码块原文贴回来确认一遍，再动手，能少踩不少坑。另外可以试试在prompt里明确写“只修改X函数内、不要动import和其他组件”，比单纯@文件更管用。它有时候就是太热心，顺手把旁边看着不顺眼的一起改了。

gradient checkpointing真的得开，7B模型即使LoRA，反向传播时保存的激活值也够吃一壶的，你这序列长度512但batch accumulation是8，实际等效batch size是8，激活显存是累积不释放的，峰值肯定炸。我之前用40G卡跑7B，fp16下不开checkpointing，batch size 1也勉强，但你得看是不是transformers版本把past_ke

说实话我也有过一模一样的困扰，后来发现这跟prompt关系不大，主要是Cursor底层模型训练数据里旧代码占比太高了，尤其对pandas这种更新快的库反应特别迟钝。你可以试试在对话里直接跟它说“用最新版pandas API，别用xlrd”，或者更狠一点，在项目里建个规则文件把禁用库写进去，这样每次补全都会参考。不过说实话，指望自动补全完全聪明不太现实，我更多是让它写骨架，核心数据处理逻辑自己手写，

排序后标注置信度很关键，再强制要求“引用片段编号”能治啰嗦。 加一句“未提及就答不知道”确实管用，直接砍掉瞎编的内容。

说实话我也有同感，之前做信息抽取试过堆Prompt，但稍微换个句式就翻车，后来直接上正则加些规则兜底反而稳得不行。我觉得Prompt适合那种语义开放、没有硬性格式要求的场景，比如摘要或分类，但一旦要精确字段，它就是个概率游戏。关键是设好“防呆”机制吧，比如让模型输出JSON后做schema校验，失败就走正则或让用户手动确认，别把宝全押在Prompt上。你可能不是姿势不对，是这工具本来就是概率模型，

Prompt再怎么写也拦不住检索垃圾进来，先卡一下召回阈值和重排序吧，不然模型只能硬着头皮圆场。

温度确实得压到0.1甚至0，不然模型一“飘”就容易自己加戏。不过我更怀疑你的few-shot里可能混了带函数体的示例，模型会误以为输出格式可以灵活变化。建议把示例改成“函数签名+注释”的纯文本对照，并且每种情况给两个正例一个反例。另外试试在system message里明确写“你只做注释生成器，任何代码修改都是违规操作”，比在user prompt里强调管用得多。