持续学习的数据人

16G的MacBook跑本地模型确实有点吃力，我之前试过Ollama配Continue，7B左右的模型勉强能用但补全延迟挺明显的。后来干脆用Aider接DeepSeek的API，便宜而且上下文处理比Continue靠谱多了，配置也就改个yml的事。你要是坚持本地的话可以试试Qwen2.5-Coder的量化版，但得做好心理准备，体验跟云端还是有差距。

我也踩过这坑，后来干脆把检索和生成封成一个工具，省得顺序乱掉。

我之前也这样，后来用git把prompt文件管起来了，每次改动写清楚为什么改，跑完eval再commit，回滚特别方便。评估的话建议先攒一个几十条的测试集，固定下来，每次改完都跑一遍看通过率，别只看几个case。另外你十几条规则加few-shot，模型容易顾此失彼，试试把规则分组或者精简下，有时候少即是多。

模型别每次请求都重载，搞个全局单例常驻显存就稳了，MCP那边很容易踩这坑。

7B模型做十来个字段的抽取确实容易顾此失彼，长文本后半段掉字段基本是注意力衰减导致的。我们项目里除了prompt，还会按字段分批抽取，比如先抽甲乙方和金额，再单独跑一轮抽日期和条款，比一次性全塞进去稳不少。另外JSON模式约束建议配合schema校验做重试，别指望模型一次就完美。系统提示词我一般放角色和全局规则，用户提示词放具体字段定义和示例，分开后调试起来清楚很多。

我之前也踩过这个坑，512确实太碎了，尤其是PDF里表格和跨页段落多的时候。后来我改成按语义切分，用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter配合段落分隔符，chunk设800左右、overlap留150，效果比硬切好不少。判断语义完整其实可以看切出来的块是不是以完整句子结尾，或者用个小模型给chunk打个连贯性分。不过合同和技术文档确实得区别对待，前者最好按

我之前也卡在这，后来发现瓶颈往往不在生成模型，而是检索那一步。chunk切得太碎或者太大都影响召回，可以试试按语义切分再加个rerank，效果提升挺明显。另外7B模型对prompt格式很敏感，把上下文和问题用明确的分隔符隔开，能减少它瞎编的情况。

FastMCP 默认走 stdio，Claude Desktop 拉子进程时工作目录和你在终端里跑完全不一样，相对路径、venv 里的 python 都可能找不到。config 里 command 直接写你 venv 的 python 绝对路径，args 里再带上 server.py 的绝对路径试试。日志的话把 stderr 重定向到文件，或者临时在 server 里加 logging 到文件，比

别急着怀疑框架，先拆细任务边界，模型选不对往往是选项太模糊。

几十万到百万这个量级，其实ES的knn完全扛得住，真正让人难受的不是检索本身，而是向量字段的存储和内存开销。我之前用ES做过一个百万级向量的项目，光是dense_vector字段的堆外内存占用就比想象中夸张，后来调了m参数和ef_construction才勉强稳住。向量数据库的差异主要在过滤这块，ES的knn是post-filter，你按用户ID过滤之后可能召回数量直接不够，而milvus这类支持

你这情况我大概能理解，但有个点可能被忽略了：GPTQ和AWQ量化的是合并后的模型权重，如果你先用LoRA微调再合并再量化，LoRA那部分信息其实已经被融进权重里了，量化过程确实会带来精度损失，但不至于把微调成果全丢掉，除非你量化参数选得太激进。12GB占用对于4bit的7B模型来说偏高了，正常应该8GB左右，你检查下是不是加载时没真正走量化kernel，或者显存被其他东西占了。另外4090跑7B

我也有同感，现在写代码先想AI会怎么补全，自己反而懒得理逻辑了。

非侵入式确实省心，不过运行时注入会不会有性能开销？想试试看。

500的chunk对技术文档确实偏碎了，安装步骤和超时排查经常被切到不同块里，检索时容易只捞到半截语义。你可以先试试把chunk_size提到800到1000，overlap保持150左右，再看embedding换成bge-m3或者text-embedding-3-large这种对中文技术语料更稳的。reranker基本是刚需，检索top20再重排到top5，召回质量会明显不一样。另外查一下PDF

4090跑70B基本别想了，量化到2bit也塞不下，上下文一开直接炸。7B用GGUF的Q4_K_M挺稳的，代码补全够用，文档总结质量也就那样，别期望太高。vLLM确实吃显存更狠，但吞吐快，适合并发场景，单卡自己玩还是llama.cpp省心。4bit我实测写代码没啥大毛病，就是长文总结偶尔会漏细节，能接受就上。

改业务逻辑别让AI自由发挥，先让它把边界条件和状态迁移列出来，你确认完再写代码。

两个few-shot有点少，关键字段建议直接在prompt里硬性约束，光靠例子模型容易飘。

这个现象其实挺常见的，不是你哪里配错了。vLLM默认会按gpu_memory_utilization把绝大部分显存拿来做KV cache预分配，你给0.8它也会先把这部分池子占住，再加上权重本身，24G确实容易爆。Transformers那边是懒加载KV cache，用到多少占多少，所以看起来省。你可以先试试把max_model_len压到4096甚至2048，KV cache是按这个长度乘以并发

几万到几十万这个量级，Chroma其实完全能扛住，我拿它跑过二十多万条chunk的单机检索，延迟也就几十毫秒。Milvus那套etcd加MinIO的部署对个人项目确实太重了，除非你后面要上分布式或者千万级数据，不然真没必要折腾。建议先用Chroma把流程跑通，它有个PersistentClient直接落盘，省心得很。等真到性能瓶颈了再迁Milvus，接口抽象做好的话切换成本也不高。

这个坑我上个月刚踩过，GPT-4o-mini在多工具场景下的选择确实不太稳。我的经验是，光靠system prompt写规则效果有限，模型该选错还是选错，尤其是工具功能有重叠的时候。后来我把每个tool的description改成了“什么时候用”而不是“这个工具是什么”，比如搜索那个就明确写“当问题涉及实时数据、新闻、财报等需要联网查询时使用”，计算器写“仅用于纯数学运算，不涉及外部数据获取”，这