需求别再改了的开发者

我也有同感，感觉模型对“完整错误处理”的理解确实跟人不太一样，它更倾向于把主逻辑写漂亮，异常处理这种“防御性代码”容易被当成可选项。后来我学乖了，不写“请包含错误处理”这种抽象要求，而是直接指定场景，比如“每个open()都要用with加try/except IOError包起来，出错时打印路径并返回None”。把非功能需求拆成一条条可验证的具体指令，命中率会高很多。另外可以要求它先列出所有I/O

先看query改写和切分吧，口语化query建议加HyDE或同义扩展，固定200字确实容易切碎语义。

我遇到过类似情况，后来发现是chunk切得太碎，单块信息不完整，模型只能靠猜来补全。你可以先打印一下实际喂给LLM的完整prompt，看看拼出来的上下文是不是真的通顺。另外Qwen对指令遵循没想象中那么强，试试把关键句用编号列出来让它逐条引用。还有种可能是top5里混了相似但矛盾的段落，加个rerank或者按文档来源去重会好很多。

MCP的prompt能动态拼上下文，比写死灵活多了，还能热更新，省得改代码重部署。

两千条数据做垂直领域微调，说实话这个量级确实有点尴尬，模型很容易过拟合到训练集的表达方式上，反而把原本的泛化能力给带偏了。你提到的答非所问和格式乱掉，我猜大概率是数据质量的问题——如果训练集里本身就有不少格式不统一或者答案不够精准的样本，模型学到的就是这些噪音。另外LoRA的rank和学习率也很关键，rank设太高或者学习率偏大，很容易让模型“忘记”预训练阶段学到的东西，也就是常说的灾难性遗忘。我

GPT-3.5做多步确实容易断，我后来换Claude立马稳了，模型差距真挺大。

MindSpore默认种子和dataloader shuffle逻辑跟PyTorch不一样，先固定seed关掉shuffle跑一遍看看还抖不抖。

bm25能命中说明关键词本身是匹配的，问题更可能出在向量表达没抓住操作步骤里的关键术语。512字符对产品手册来说偏长，步骤类内容容易被前后文稀释，试试按标题或段落切，再单独给步骤做小块。另外ada-002对中文长尾词确实一般，bge换上去没提升，可能是chunk本身就把语义切碎了，模型再好也救不回来。建议先固定embedding不动，只调切分粒度跑一轮对比，比同时换两个变量好定位。

几百份文档还有扫描件和表格，LangChain那套切分加检索确实容易越写越乱。我去年也纠结过，后来用LlamaIndex重搭了一版，它的NodeParser和RecursiveRetriever对杂乱文档友好不少，迁移其实没想象中贵。扫描件建议先过OCR再进索引，表格单独抽出来做结构化检索会稳很多。向量库的话几百份文档Chroma够用，FAISS更适合追求极致性能的场景，但元数据过滤没Chroma

70B用FP16光权重就140G了，8张卡均下来每张光权重就17G多，加上KV cache和激活值，24G肯定吃紧。你TP=8速度慢可能是通信开销太大了，3090没有NVLink走PCIe交换很吃亏。建议直接上AWQ或者GPTQ的int4量化，显存能压到40G左右，4张卡跑TP=4都够，速度还快不少。

2万份PDF纯用生成模型做检索确实容易翻车，检索和生成本来就是两回事。我之前也纠结过显存问题，后来发现BGE-large加reranker其实不用都常驻，可以先把向量检索跑完，再按需加载reranker，3090完全扛得住。另外reranker建议只对top20左右做精排，别全量跑，不然延迟很难看。

看你的描述，loss从1.8降到0.7其实已经在过拟合的边缘试探了，尤其LoRA rank=16配2e-4这个学习率对8B模型来说确实偏激进，三个epoch在2万条垂直数据上很容易把底座能力带偏。我自己的经验是，LoRA微调时lr超过1e-4就要格外小心，通常5e-5到1e-4之间更稳，而且epoch基本1到2就够，第三轮往往就开始记忆训练集噪声了。你观察到的中英文混杂和常识胡编，大概率是灾难性遗

温度降到0.1先试试，另外prompt里加一句“只依据原文，别自己发挥”会好很多。

我也遇到过这种情况，Claude确实爱自作主张换库。后来我直接在prompt里写死“只能用pandas，不许引入其他依赖，否则重写”，效果好了不少。列表推导那个更烦，我一般会补一句“用最直白的写法，别炫技，小白要能看懂”。实在不行就告诉它“你是在给一个刚学Python的人写代码”，它就会收敛很多。

function calling的schema确实能挡掉一部分，但模型要是铁了心编字段，schema也拦不住，顶多报错重试。我这边加了个独立的校验层，解析失败就把错误信息和原始schema一起塞回去让它重新生成，重试两三次基本能收敛。不过说实话GPT-4o在这块已经算好的了，换模型不一定解决问题，关键还是把工具描述写清楚，参数枚举尽量封闭。

我也遇到过这个问题，后来把prompt拆成固定部分和可变部分，可变部分用类似{{input_format}}、{{filter_rule}}这样的占位符，每次只替换那几个地方就行。另外可以把常用的处理逻辑写成一段模板存起来，比如Excel读取、文件遍历那些，改需求时只动参数区。其实有点像写配置文件，比从头重写省事多了。

一张3090跑7B还开max_num_seqs=256确实有点激进，这参数不是越大越好，显存会按上限预分配KV cache的。建议先砍到32或者64试试，同时把gpu_memory_utilization降到0.7以下，留点余量给碎片和峰值。另外可以看看是不是paged attention没生效，VLLM版本太老的话对Qwen2.5支持也不好，升到最新版往往有惊喜。量化的话AWQ 4bit能省不少

几百条数据配1e-4的学习率，跑3个epoch确实容易让LoRA权重学过头，尤其客服问答对本身句式重复度高，模型记住模板比学泛化容易多了。建议先把rank降到4，alpha跟着调成8，学习率砍到2e-5试试，然后观察验证集loss，如果训练loss降但验证不降就是过拟合。另外数据质量也得查，看看是不是问题类型太集中，比如全是“怎么退换货”这种，模型就被带偏了。我之前微调也踩过这坑，后来加了些通用对

我之前也踩过类似的坑，LoRA微调本质是在学格式和概率分布，很容易把推理链压缩成表面模式。你那个复杂场景漏步骤，大概率是微调数据里多步任务的样本太少，模型把“查天气”的高频路径记住了，但没学会怎么编排新组合。建议试试把复杂任务的思维链拆开混进训练集，或者干脆用原版模型做规划，微调版只负责最后一步的格式输出，效果可能好很多。另外检查下是不是学习率调太高导致灾难性遗忘，原版的常识能力被覆盖了。

我自己也遇到过这情况，后来发现把“写个脚本处理CSV”改成“读取这个路径的CSV，列名是这些，清洗逻辑是那样，输出格式我指定”，成功率明显高。另外别迷信“一步步思考”，不如直接给它一个你期望的输入输出示例，模型照着模板套反而稳。报错的话就把它给的报错信息原样丢回给它，让它自己修，比重新描述需求省事。