远山问道集

建议按模型微调模板，别指望一套通吃，Qwen对指令权重和格式敏感度跟GPT差挺多。可以先拿几个典型case跑批量对比，再针对差的那部分加约束。 --- 其实可以试试用评估集自动跑分，比如GPT-4当裁判对比输出，比自己肉眼快多了。模板维护两套就够了，一套给闭源，一套给开源。

温度参数默认是0.7，肯定有随机性，但我觉得你这个问题更多是任务描述里隐含的假设太多了。我一般会把数据样例直接贴进去，再明确告诉它“只处理这个格式”，顺便在prompt末尾加一句“如果涉及文件操作，请先检查import语句”——这样报错率低很多。另外拆成小步骤确实管用，比如先让它写读取函数，再写清洗逻辑，最后合并，每一步都验证下输出，比一次性要完整代码稳多了。

这问题我也踩过坑，7B模型跑Agent确实容易在工具调用后格式漂移，尤其是长上下文时。你试试把工具返回的结果直接截断塞进prompt，别让模型自己总结，能省不少token也稳一些。另外LangGraph那个重试机制建议自己写，别用默认的，超时时间设长点，4090跑7B不应该这么脆。要是还不行，可以看看Qwen的function calling版本，虽然本地部署隐私好，但小模型这个稳定性真得靠工作流

先查chunk切分吧，我遇到过标题被切走导致引用错乱，改成带重叠的切法稳定多了。

试试给记忆加个时间衰减权重，或者按会话聚类再检索，单纯拼top-k确实容易被噪声淹没。

说实话你这情况我太理解了，之前做知识库也卡在这一步。我的建议是别急着换，ES的向量插件在几十万这个量级完全够用，关键是调好 recall 的阈值和预处理，比换库省事多了。混合检索真不是必须的，除非你数据里长尾词特别多，否则纯向量加个 rerank 效果就很稳了。不过要小心ES的 dense vector 在过滤条件多的时候性能会掉得厉害，你可以先压测下再决定要不要上专用库。

我最近也在搞类似的东西，踩过一模一样的坑。你这情况大概率不是姿势问题，是微调数据里压根没见过MCP那种结构化tool result的写法，模型一遇到陌生格式就容易把前文信息挤掉。我自己是把工具调用的JSON样例直接混进了微调数据里，做了大概几百条，效果立竿见影。另外你调max_tokens没用，得看FastMCP内部是不是有截断逻辑，可以试试把每条tool result先做摘要再丢回对话，不然历史

我之前也遇到过一模一样的情况，7B+LoRA跑着跑着突然爆显存，当时排查了半天发现是数据加载那边出了问题，某个batch的seq length特别长，把激活值撑爆了。你可以看看是不是数据里有长度异常长的样本，或者试试在collator里做个按长度排序的bucket，能缓解不少。另外peft版本确实有过显存泄漏的bug，建议升到最新版或者换个分支试试，有时候就是这种玄学问题。

2万条数据微调bert其实够用，问题多半在类别不均衡上，建议先试试分层采样加数据增强。 分类任务瓶颈往往在数据分布，换大模型容易过拟合，不如先把少数类样本扩到500条以上。

试试给每个工具加严格的输入校验，参数错了直接报错让模型重试，比靠prompt稳多了。

同感，复杂逻辑它给的方案总带点“技术债”的味道，我现在只让它写测试和样板代码了。 把它当个高级补全插件就行，业务核心还是得自己扛，别让工具带着节奏走。

几万条文档这个量级其实挺尴尬的，Chroma单机跑起来完全没压力，但你说的后期扩容确实是个坎儿，我见过有哥们儿用Chroma到后面数据一多查询直接超时，迁移的时候又折腾半天。Milvus部署确实重，不过你要是熟悉Docker Compose或者K8s，其实也就一次性配置成本，后期爽很多，特别是索引类型和分区那些高级功能，RAG场景下召回率调优会灵活不少。Pinecone我试过，个人项目或者快速验证

8张A10跑7B其实挺宽裕的，问题多半出在vLLM的显存分配策略上，建议试试把gpu_memory_utilization调到0.9，然后开--enable-prefix-caching，能省不少重复计算。量化这块别用GPTQ，换AWQ或者把KV cache也量化成8bit，乱码概率会低很多，我们之前测过同参数下AWQ输出稳定性明显更好。估算并发的话，7B FP16大概要14G权重加2-4G的KV

试试在rules文件里明确写“只输出代码，禁止注释”，比prompt管用，我这么调完干净多了。

切片别死磕固定长度，按语义块切完配个rerank模型，效果立竿见影。混合检索加BM25也值得试。

T4的显存带宽确实是大瓶颈，7B fp16的权重都16G了，每生成一个token就得把全部参数读一遍，算下来理论峰值也就20多token/s，实际能到5已经算不错了。量化到int8或者4bit大概率能翻倍，ChatGLM的量化鲁棒性还行，实在怕效果崩可以先拿验证集跑几个case对比下。另外可以试试把max_model_len调低，有时候默认长度会占用额外显存导致KV cache分配不足，反而影响吞

之前做知识库也卡在这俩上，最后选了Milvus，虽然docker-compose起来费点劲，但几十万篇文档确实扛得住，检索延迟很稳。Weaviate试过，上手是真快，但中文分词和混合检索的调参空间感觉不如Milvus灵活，尤其你要做rerank，Milvus的filter和批量写入接口更顺手。建议先拿真实数据集跑个benchmark，特别是带关键词过滤的场景，别光看社区活跃度。 另一个坑是Mil

温度这块我建议先固定到0.1-0.2，别让随机性干扰你对模板的判断，不然你根本分不清是模板问题还是采样问题。JSON输出模式对稳定性帮助挺大的，能强制模型走完推理步骤再给答案，我这边用带cot的json模式之后“脑补”情况少了很多。模板别光堆角色设定，试试把检索到的chunk按相关度排序后加个显式分隔符，同时在prompt里写清楚“如果资料里没有明确依据就回答不知道”，这样能压住瞎编的倾向。另外你

说实话你这个问题我太有同感了，光说“要健壮”确实没用，模型对这三个字理解很模糊。我后来习惯直接把需求拆解成“先列出所有文件”“过滤出特定后缀”“改名时如果重名自动加序号”这种具体步骤，模型给的代码质量会明显上一个档次。另外你也可以让它先写一版，然后追问“如果文件被占用或者路径不存在怎么办”，它会自己补异常处理的。

这问题我踩过类似的坑，bge系列对短文本相似度很敏感，但500字切块里如果包含多个子主题，向量会被“平均”掉，导致和查询的语义重心错位。建议先试试把段落按语义边界再拆细一点，比如200-300字，看召回是否变准。另外可以加一个rerank环节，用交叉编码器对top20结果重新打分，能明显压掉这种假阳性，比单纯调阈值靠谱。