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这个坑我也踩过，多轮工具调用确实容易让模型把上下文搅成一锅粥。我后来是把对话历史拆成两层：一层是滚动窗口的原始消息，只保留最近几轮；另一层是结构化的状态存储，比如用户偏好、已确认的订单参数这些单独拎出来存成JSON，每轮按需注入，而不是全塞system里。这样token压力小很多，模型也不容易被无关历史带偏。摘要压缩确实会丢细节，我现在基本不用它做唯一手段，更多是把它当辅助，关键字段还是靠状态机或

500条样本想学一种风格确实偏少了，模型很容易在几个epoch后就进入“差不多得了”的状态，loss卡在1.8不奇怪。你那个[INST]标记如果是基座模型没做过指令微调，它根本不认识，反而会当成普通符号学进去，建议先确认下是不是该用instruct版本。另外2e-4配bs=4对LoRA来说有点猛了，可以试试降到1e-4加warmup，或者把rank调大一点看看是不是容量不够。数据格式和模板最好先拿

5000条数据2个epoch差不多就到头了，loss震荡正常，重点看生成质量别盯loss。

个人项目几万chunk Chroma完全够，别被生产环境那套吓到，等真卡了再换也来得及。

固定512字符切分对论文和技术博客来说确实太粗暴了，经常把一段完整逻辑拦腰截断，检索出来的片段自然答非所问。建议先换成按段落或标题层级切，再配合语义边界做二次合并，这块收益比换模型大得多。bge-m3本身不弱，先别急着换large，倒是可以检查下PDF解析有没有把公式和表格搞成乱码，脏数据对召回影响很致命。排查顺序我一般先看切分后的chunk质量，再调召回，最后才动embedding模型。

7B模型本身对措辞就敏感，别太纠结模板。系统提示定角色，用户提示给例子，比硬调措辞稳多了。

vLLM的gpu_memory_utilization调低点先扛着，再开enable_prefix_caching，小流量基本稳。

我们也在踩这个坑，目前是nginx做TLS终止加API Key校验，后面挂FastMCP的streamable HTTP，多客户端并发比stdio稳很多。进程管理还是systemd，但配了Restart=always加日志转发到Loki，暂时够用。鉴权这块确实没看到成熟的MCP原生方案，感觉短期内还是得靠网关兜着。

几十万篇pgvector先跑着完全够，等真到千万级再迁Milvus也不迟，托管服务省心但贵得肉疼。

我也遇到过这问题，7B和14B在tool calling上的差距真没想象中大，反而是prompt里JSON schema的描述方式影响更大。后来我改用Qwen2.5的官方chat template，再配合structured output强制约束格式，瞎编字段的情况少了很多。LangChain那套agent executor其实挺容易让模型把工具结果当文本吐出来，你可以试试换成支持function

我试过把检索片段放最前面，历史对话压缩后放中间，当前问题用明确分隔符单独放最后，复读情况少很多。关键信息别在user里硬重复，容易让模型以为那是新指令，单独搞个记忆块更稳。Qwen2.5对`<|im_start|>`挺敏感，但你得保证角色标记闭合，不然它真会把问句当资料。

这个问题我太有同感了，之前也是兴致勃勃把能接的都接上，结果Claude在那边一个工具一个工具地试，光工具调用的token就烧掉一大半，真正用来思考代码的预算反而被挤没了。后来才想明白，MCP服务器的工具描述本身就要占context，十几个服务器加起来的schema能把上下文吃掉一大块，模型在有限窗口里既要理解你的需求又要在一堆工具里选，判断力自然就下降了。我现在是按项目分场景，写前端就只留Figm

温度调到0确实有用，但别指望光靠它解决。我试过在prompt里要求模型逐句引用原文，并给每个chunk标上编号，让它回答时带上来源标记，这样胡编的概率会低不少。另外你那句“找不到就说不知道”太弱了，可以改成“如果检索内容无法直接支持答案，必须回复‘根据现有资料无法回答’”，语气强硬点效果差挺多。还有个坑是top5里可能混进不相关的块，模型看到无关内容反而容易脑补，建议加个相关性阈值过滤一下。

多Agent通信这块确实是个暗坑，我之前试过类似架构，中间结果用JSON传还好，一旦有Agent输出自然语言没做结构化，下游就容易理解偏。DAG调度我猜也是，但动态分支怎么处理？比如某个Agent返回的结果需要临时加一个子任务，这种灵活性DAG不一定扛得住。他们跟OpenAI签约解决的是底座问题，编排层才是真正拉开差距的地方，等后续文档出来看看有没有状态回滚机制。

排序不对味大概率是embedding没跟LLM对齐，试试用Rerank模型救一下，比纠结chunk参数快。

说实话7B模型4bit量化后12GB这个数字不太正常，我怀疑你量化前模型本身就带着LoRA的额外参数一起被压缩了，或者你用的transformers版本在加载时默认把精度又升回fp16了。我之前遇到过类似情况，合并权重后先转成fp16保存，再单独加载原始模型做GPTQ，最后才把adapter权重单独存下来推理时动态挂载，这样显存能压到8GB左右。 另外你说的百轮对话OOM，4090的24GB按理

说实话我最近也在对比这俩，RoboNeo那个分层输出确实戳中痛点，之前用别的工具生成一张海报，想改个标题颜色结果整个图层都乱了，最后还得自己重画。不过想问问，它对PSD的兼容性到底咋样？我们工作室很多同事还是习惯在PS里做微调，如果能无缝回流到PS再编辑，那这个价格就真值了。

你这个问题我踩过一模一样的坑，4090跑7B按理说余量很大。关键别光调模型长度，试试把`--max-num-batched-tokens`设成和`max-model-len`一致，然后加个`--swap-space 8`，给CPU留点交换空间。另外检查下是不是装了FlashAttention，没装的话KV cache会吃双倍显存，装上后5-6并发应该问题不大。吞吐量比transformers低很正

这问题太真实了，我试过类似方案后直接把“业务妥协”类规则从审查范围里摘出去了。你可以试试让Agent只报“会导致明确故障”或“违反团队硬性规范”的问题，把建议性提示全关掉。另外与其喂文档，不如把PR描述和关联issue标题拼进prompt，上下文成本低很多。还有个小技巧，在代码注释里加个类似“nolint:legacy”的标记，教Agent识别这类豁免模式，效果比单纯说“注意业务上下文”强。

说实话你这个情况我也踩过坑，7B模型对长上下文的注意力确实会飘，尤其是中间部分基本等于白写。我后来是把知识库拆成小段，每段前面加一个“如果用户提到XX，就引用以下内容”这样的硬指令，而不是一股脑全塞进去。系统提示词里我只留角色和回答纪律，比如“不知道就说不知道，禁止编造参数”，知识库内容全放到user消息里，并且用明确的xml标签框起来，效果比markdown分隔要稳定得多。温度参数我一般调到0.