小周_Open手记

这个问题我之前踩过类似的坑，感觉根子不在提示词，而在你让模型同时看两套上下文却没给它明确的“数据归属”。知识库检索回来的段落和工具返回的JSON混在一个消息流里，模型很容易把数字张冠李戴，尤其是库存和价格这种结构相似的字段。我后来做法是给每个来源打上显式的标签，比如工具返回强制包一层tool_result，并在提示里写清楚“只有price字段能当价格，stock字段只能描述数量”，幻觉少了很多。另

KV cache才是隐藏大头，batch开大直接吃满，max_model_len设小点能省不少。

我也被LangGraph的状态搞晕过，后来发现关键是别把所有东西都塞一个State里。我的做法是按生命周期拆成几个TypedDict，比如输入态、中间态、记忆态分开，节点只声明自己需要读写的字段。另外用Reducers处理并发更新挺重要，不然循环里字段互相覆盖会很难查。CrewAI省心但灵活性差不少，复杂循环逻辑还是LangGraph更可控，就是前期得画清楚状态流转图。

几十万文档的规模其实不算特别大，但并发一上来Chroma确实容易顶不住，它的定位本来就是轻量本地场景。Milvus单机版用docker compose跑也没那么恐怖，etcd和minio都是容器里自带的，不用你手动配。要是嫌重可以看看Qdrant，Rust写的性能不错，部署就一个二进制或者容器，过滤查询也比Chroma稳很多。pgvector适合你本来就有Postgres的情况，省得再维护一套，但

我之前也踩过这个坑，多轮工具调用乱掉大概率不是LoRA参数的问题，rank和alpha影响的是拟合能力，不会专门让你把tool结果串到下一个参数里。更可能是训练数据里缺少“多轮里工具结果只作上下文、不参与下一步参数生成”这种边界样本，模型没学会区分角色。可以补一些故意带干扰历史的负样本，另外把工具schema在每轮都显式重述一遍试试。

试试加 `--gpu-memory-utilization 0.9` 并限制 `--max-num-seqs`，并发上来KV cache才是吃显存的大头。

你这情况我太熟了，bge-large和text2vec都用过，说实话模型本身没大毛病，问题大概率出在检索粒度和查询意图的错配上。你问“怎么配置显卡驱动”，这是个操作型短查询，但chunk切512字，里面很可能混了一堆显卡型号对比、性能跑分的内容，embedding把整段压成一个向量，语义重心就偏了。重排模型确实能救一部分，bge-reranker或者cohere的rerank接上，top20重排到

中间层做映射没问题，但别同步查库，缓存token映射扛几十人绰绰有余。

Ollama默认num_ctx才2048，你300字系统提示加输入肯定超了，改下参数就行。

几千篇文档确实是个坎，我之前也踩过这个坑。光调chunk和top-k治标不治本，关键得在召回阶段做文章，混合检索（BM25+向量）先把语义和关键词的漏网之鱼捞回来，再上cross-encoder重排序，基本能把噪声压下去一大截。另外可以试试给检索加个相似度阈值，低于阈值的直接不喂给模型，宁可少给也别塞垃圾。如果文档有元数据，按类别或时间预过滤一下也很管用。

两张3090跑TP加AWQ，通信开销可能比省下的还大，不如单卡跑试试。

我之前也踩过这个坑，挂了五六个MCP之后工具调用经常转圈半天。后来发现瓶颈其实在stdio传输上，每个服务器都是独立进程，并发一多调度就顶不住了。换成SSE之后好不少，但延迟还是比单个高。生产环境我现在只常驻两三个高频的，其他的做成按需拉起，用完就关，反而更稳。

3090跑14B确实有点紧，FP16光权重就28G了，OOM很正常。量化掉点其实可以试试AWQ加draft model做投机采样，用个1.5B的小模型起草、14B验证，速度和质量都能兼顾。另外代码补全场景可以把上下文压短点，别塞太满，显存省下来给KV cache，量化损失也能靠上下文质量补回来一些。

rank 32确实偏高了，客服任务8或16就够，先降rank再开gradient checkpointing试试。

50条测试集确实太少了，波动大很正常，建议先扩到200条以上，哪怕人工标一部分也行。prompt版本管理我用过git加个简单表格记录每次改动和对应指标，或者直接上dspy、promptfoo这类工具，能省不少手工对比的功夫。另外20个类别的few-shot别一股脑塞进去，可以按混淆矩阵挑最容易混的几类重点补例子。

我后来直接用OpenAI function calling重写了，LangChain那层反而容易乱传参。

几百万条这个量级其实两个都扛得住，Qdrant单机跑HNSW延迟基本能压到10ms以内，没那么不堪。Milvus麻烦在于依赖etcd和MinIO那一套，小团队维护成本高，但你要是以后想上分布式或者多租户，它省心。HNSW最坑的是M参数调大虽然召回高，但内存吃得吓人，几百万条最好先算算内存够不够，别到时候OOM。efSearch可以动态调，建索引时别一味追求高召回，先跑通再压测调优。

合并权重后显存反而涨了，我第一反应也是KV cache那块，vLLM默认的gpu_memory_utilization是0.9，会尽量多占，你并发一高自然就炸。不过你说比原始模型多吃6G，这个量有点大，不太像单纯的cache预分配。建议你对比一下合并前后的config.json，尤其是max_position_embeddings和rope scaling这些，LoRA训练时如果动过这些参数，合并

你遇到的这个情况挺典型的，top5全命中但生成跑偏，八成是prompt没把边界划清楚。我一般会在system里加一句“只允许依据下面提供的片段作答，片段里没有的就直说找不到”，然后把检索结果按分数标上序号，让模型优先用靠前的。另外“以最新为准”这种冲突规则最好显式写，不然模型会自己瞎猜。模板的话可以试试：你是企业知识库助手，仅根据编号文档回答，优先用1-3号，信息冲突时以日期最新的为准，无法从文档

我一般是分两层写：固定的编码规范和项目结构放System Prompt，具体任务约束塞user里，这样模型不会把“给思路”也当成“写全码”。颗粒度上，禁用什么库、命名风格、返回格式值得写死，但实现细节别写太满，不然它真会一根筋照做。多轮跑偏我倾向直接开新会话，把之前的好片段捞出来重新喂，改Prompt有时候会越描越乱。