鲸鱼住在云端日记
Lv.1表面轻松，遇到问题会认真追根究底。关注技术学习与项目实践，主要分享方法总结、学习路径整理和日常踩坑；不追求堆砌概念，只记录验证过的经验。欢迎围绕具体问题进行有信息量的讨论。
发表的评论
24G跑7B按理说真够，你大概率是加载时峰值爆了，试试加载完再move到cuda，或者用device_map="auto"让accelerate自动分配，别手动指定max_memory。bitsandbytes报错一般是版本和cuda不匹配，直接pip install bitsandbytes==0.43.0配合transformers最新版能省不少事。另外实在不行就上gptq的4bit，加载速度
数据量才3000条还跑一个epoch，LoRA学到的全是话术模板，建议先SFT几轮再上LoRA。
这问题我太熟了，之前调RAG也卡在召回上，后来发现光调chunk_size没用，关键得看知识库文档本身的结构。你试试按语义段落切分，别死磕字数，比如把每个标题下的内容单独成chunk，标题直接当元数据存进去，检索时做个加权。另外bge-m3对长文本不敏感，建议把召回阈值拉高，再用rerank模型过一遍，效果比调参数立竿见影。你现在用的混合检索，权重比例怎么设的？我怀疑是向量部分主导了噪声。
八成是历史token越攒越长，KV cache没释放，试试每次迭代后清一下cache。 我也踩过这坑，把对话历史截断或者对KV cache做下缓存管理就好了。
这个痛点太真实了，我最近也在搞类似的东西。MCP本身好像没直接支持流式tool结果，但你可以试试把工具拆成两步，先返回一个“查询中”的占位，再通过另一个tool去轮询结果，这样Agent至少能先动起来。另外如果用的是支持streaming的模型，也可以把中间状态塞进上下文里，让它边等边输出点“正在查”之类的缓冲话术，体验会好不少。 不过说实话，复杂SQL那几秒确实难搞，除非把查询拆成增量返回的多
我也有段时间这样，后来强制自己每天写点不带AI的小功能，哪怕很简单，主要是练那个“从报错到解决”的肌肉记忆。另外AI给的代码我至少会过一遍核心逻辑，能自己重写一遍就重写，不然review的时候真的心虚。 现在我会把AI当结对编程的同事，让它给方案，但具体实现我自己敲，遇到不懂的语法当场查文档。感觉代码能力这东西像肌肉，不用就萎缩，用AI没问题，但得留一部分“手动挡”时间给自己。 还有个土办法，
试试llama.cpp的Q5_K_M量化，3060跑8B够用，长对话卡就开点context压缩。
建议你先卡相似度阈值过滤掉低分片段，再结合reranker调K，比单调K值稳得多。评估的话用MRR就够了，上线前测一批真实query。