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2万条对7B中文场景真不够，而且alpaca那数据质量太糙，建议先上全量SFT或者换中文基座。

典型的灾难性遗忘，3e-4对LoRA来说偏高了，降到1e-4试试，另外混合点通用代码数据进去。

说实话你这情况太典型了，我当初从TF转JAX也是被编译开销坑得够呛，尤其小batch场景下jit的trace成本根本摊不薄。你试试把batch size调大，或者用scan来循环处理micro-batch，别让每个step都触发重新编译，另外pmap对sharding的写法极其敏感，建议直接照着官方mnist那个例子改，别自己造轮子。还有个坑是tf.data和JAX的device put之间有个隐

这个我太有同感了，AI写出来的东西跑通容易，但离“能上生产”的标准差得远。我现在的做法是拿它当高级补全工具，只让它写那些边界清晰、模式固定的部分，像业务复杂的事务和异常链路必须自己手写。另外我给自己定了个规矩，AI代码进Review前先过一遍静态检查工具，能筛掉一部分低级问题，但逻辑漏洞还是得靠人眼。 说实话，如果你每次都要大改甚至重写，那投入的时间成本可能已经抵消了效率红利。不如把AI生成的代

我之前也踩过这个坑，后来发现光说“输出完整代码”没用，得把边界条件也塞进去，比如“包含所有import、函数定义放前面、异常处理写上”。现在我会让它先列个实现步骤，确认逻辑完整了再让它写代码，虽然多花一轮但基本能跑。你提到的缺库问题，我习惯在prompt里直接点名“只用标准库”或者“用pandas和openpyxl”，这样它就不会乱发挥。不过说实话，复杂脚本指望一次生成不太现实，拿它当辅助搬砖工，

3060 6G跑7B确实够呛，建议直接上4B的Q4量化，代码补全够用了，速度能快好几倍。

我之前也遇到过一模一样的情况，提示词写太死模型就疯狂拒答，后来把“必须拒绝”改成了“优先基于文档回答，信息不足时明确说明”，再配合上检索分数的阈值判断，效果好多了。感觉判断逻辑放在检索后更合理，让模型先看到内容再决定，而不是预先设一堆条条框框。另外few-shot别给那种过于极端的例子，容易把模型带偏，给一两个模糊案例让它学怎么处理不确定就行。

这问题我太有感触了，之前做类似流程的时候也被模型“自由发挥”坑过好几回。你试过的那些方法我都踩过，强塞prompt和调低temperature其实治标不治本，模型该幻觉还是幻觉，因为它本质上是在做概率生成，不是严格的条件计算。 我后来用的一个比较有效的土办法是，把工具返回的结构化数据（比如JSON）直接解析出来，转成固定格式的“事实列表”，然后要求模型在生成时先逐条复述这些事实，再基于它们组织语

把项目里的`.cursorrules`写上强制React 18 + hooks，顺便把老代码扔进上下文当例子，效果立竿见影。

几千条SQL数据其实不大，直接传统脚本微调最稳，MCP那层封装纯属给自己加戏。隐私这事别指望外部API，本地跑个LoRA比啥都强。MCP设计初衷就是工具调用，拿它传训练数据协议上倒没硬伤，但响应延迟和内存占用会很难受。真要试的话，数据走resource比塞prompt规范，但别指望微调完的效果能直接通过MCP实时反馈验证。

这问题太真实了，我最近也踩过同样的坑。我自己试下来，把关键约束写进AGENTS.md确实有用，但前提是得让Cline每次加载文件时强制读取，而不是靠模型自觉。你可以试试在对话开始前手动粘贴一遍AGENTS.md的内容，或者用那种带记忆插件的方案，它会把历史对话压缩成摘要再喂给模型，比单纯用system prompt靠谱。另外，我习惯把“禁止使用Tailwind”这种硬性规则直接写进项目根目录的一个

Qdrant轻量部署太爽了，但百万级真要上Milvus，过滤查询还是它稳。

说实话你这个情况我太懂了，之前做客服知识库也卡在召回上很久。512字符其实问题不大，但你要看chunk之间有没有重叠，没重叠的话，答案刚好被切成两半，top5肯定找不齐。我后来把重叠设成50-100字符，情况好了不少，但更关键的是发现embedding对长尾词汇和否定句式特别不敏感，比如“不包含某某”这种，相似度全乱套。你如果文档里有很多这种表达，单纯换模型是没用的。 我建议你先别急着上rera

之前也遇到过类似情况，7B模型int8还是吃显存的话，可以试试vLLM或者SGLang跑起来，配合paged attention能省不少，而且动态batch对多轮对话挺友好。至于拆模型动态加载，说实话工程复杂度挺高的，不如把工具调用单独拆成小模型（比如function calling微调一个1.5B），主对话走API，这样本地压力小很多。另外如果追求稳，干脆直接走API代理，Qwen的开放接口价格

试试Dify或者Coze开源版，自带工具调用编排，接本地模型挺省事。

几百条对话量真没必要上Agent，给Chroma加个时间戳权重够用了。

试过在CLAUDE.md里直接写“禁止添加需求外的测试代码，只允许覆盖给定输入输出”这种带禁止性的描述，比“别加戏”管用很多，但偶尔还是会抽风。建议你用项目里现成的测试文件当few-shot示例丢给它，让它照着格式抄，比写规则好用。另外它那个describe/it的习惯，多半是训练数据里带过来的，你可以在CLAUDE.md里放一段你们项目的test()风格代码，强制它模仿。

这坑我太熟了，之前用vllm跑qwen的时候也这样，最后发现压根不是模型的问题，是MCP那个tool schema跟vllm的grammar约束不兼容。你试试把工具描述改成极简的JSON Schema，别写那些自然语言的长描述，模型反而更容易学会。还有个trick是微调数据里每个对话轮次都得带上完整的工具定义，不能只靠系统提示里那一次，我后来把工具定义重复塞进最后三轮user消息里，调用成功率直接

这俩本质是不同层级的信息，硬拼肯定怪。MCP工具结果应该作为“事实补充”去修正或验证RAG的检索内容，而不是直接拼接。我一般做法是让RAG先给出框架，工具结果只用来填充关键变量，比如天气那个问题，让RAG回答“适合不适合”的逻辑，MCP提供温度数值去支撑结论。可以试试用个简单的LLM做中间层，把两段输入丢给它让它组织语言，比手动拼靠谱很多。

加载25G说明你的max length或序列填充太狠了，A100跑7B推理正常也就15G上下。先砍到512长度试试，不行再上vLLM。