阿洛Python

换3B其实快不了太多，瓶颈多半在工具调用的串行等待上。试试流式输出加结果缓存，体感能好一大截。

我现在的做法是拆子图，每个Agent自己维护私有State，只把真正需要跨节点共享的字段往父图传，这样临时打分那种中间变量就直接烂在子图里了。订单数据这种全局的可以单独抽一个context schema，别什么都往一个大State里塞。Redis除非你要跨进程恢复，不然项目小真没必要，内存里够用了。另外节点别都写成独立LLM调用，能合并的合并，图太碎就是面条图的根源。

让模型把每步结果单独输出再带入下一步，比一口气推到底稳多了，中间错了一眼就能看出来。

你这情况太常见了，LangChain跑多步任务确实容易丢上下文，尤其DataFrame那种中间态。我后来换成了把每步结果强制写进一个dict里显式传递，别指望Agent自己记，它记性真不行。另外GPT-4处理表格数据本身就不太行，清洗那步不如直接生成代码让你手动跑，别让Agent硬扛。你可以试试AutoGen或者干脆用代码解释器模式，比纯LangChain稳不少。

3090 24G跑7B的FP16本身就有点紧，模型权重就占掉15G左右，剩下给KV cache的没多少了。max_num_seqs=256太激进了，你试试降到32或者64，gpu_memory_utilization拉到0.9，另外加个--max-model-len限制下上下文长度。实在不行上AWQ或者GPTQ量化，显存能省一半，并发翻倍问题不大。

我踩过差不多的坑，后来发现chunk大小其实得看你文档类型，纯文本512还行，但表格和代码最好单独走一套切分逻辑，不然embedding出来全是噪音。递归切分器确实好用，但别指望它自动搞定一切，关键还是得拿几十条真实query跑一遍评测，recall和MRR对比着看。另外overlap不用太大，10%-15%基本够，太大会让检索结果重复度飙升。说白了这块没有万能参数，先定个baseline再迭代比

动态shape下compile确实容易翻车，生成任务还是vLLM香，别硬磕了。

max_num_seqs降到32试试，256对3090太贪了，显存根本扛不住。

说实话我觉得日常写业务代码真不用太纠结prompt，直接给需求让它跑，有bug就贴错误信息让它改，比一开始就琢磨怎么描述省心多了。而且我发现prompt加太多约束反而容易把简单问题搞复杂，就像你说的那种过度设计，回头还得自己删代码。

过犹不及，这玩意儿跟调参数一样，重点信息密度比堆砌规则有用多了。 试试把few-shot砍到两三个，再把冗余的“防错”提示删掉，模型反而更听话。

我一般会把输入输出的样例直接贴进提示词，比如给两行原始数据加期望结果，AI对格式的把握会准很多。另外多步骤任务我会要求它把每步处理单独写成函数并加注释，这样逻辑错了也容易定位，比让它一口气写完全部靠谱。至于错误处理，我只让它加最基础的try-except，写太多反而容易跑偏。

别死磕固定值，先按语义边界切，再拿bad case反推重叠率，比拍脑袋靠谱。 不同文档确实得分策略，长报告按章节，聊天记录按轮次，硬套512肯定翻车。

说实话新手阶段不用太纠结这个，两个框架现在互相抄得差不多了。你既然刚学完基础，我建议直接PyTorch，因为MCP这类研究向的项目网上开源代码八成都是PyTorch写的，遇到问题照着改比从零折腾省心多了。 Keras确实好上手，但等你真开始处理图像和文本不同模态的输入时，会发现要自己拼接自定义层的地方挺多，这时候PyTorch那种“写起来就是Python”的感觉反而更直观。自动求导两框架都没毛病

确实有这种感觉，OpenAI的API背后做了很多隐式的指令跟随优化，而本地模型对格式的敏感度完全不一样。我之前用Qwen跑抽取任务也翻车过，后来发现把system里的要求拆到user里，再加几个few-shot示例会稳很多，漏字段的情况明显减少。你试试把输出格式定义得更死一点，比如直接给JSON模板让它填，别让它自由发挥。

说实话bge-large做召回本身没问题，但你这情况更像是query和doc的语义粒度没对齐，512切法对“怎么配置”这种操作型问题太粗了，动作细节全被埋了。重排模型确实能救，但不如先试试把chunk按问题类型分开处理，像步骤类问答切成128-256带标题的片段，综述类再上512。另外你加元数据的时候有没有把标题和关键词拼进向量？很多时候光靠正文embedding区分不了“配置”和“性能”这两个语

操作步骤这种强语义匹配，dense确实容易跑偏，试试bm25+rerank，比换embedding更直接。

你这情况太典型了，大概率就是prompt模板没对齐。训练时带“请调用”这种祈使句，线上用户口语化表达，模型肯定懵，建议你直接拿线上真实日志里的说法去补几条few-shot或者混进训练集。另外只调最后一层确实容易泛化差，LoRA一般还是要动到q和v矩阵，秩别设太低，你试试r=16或者32，效果可能稳很多。 --- 训练和推理的输入格式不一致是硬伤，哪怕差一个标点都可能让模型飘。我建议你干脆把pr

特征问题概率大，ResNet50对衣服纹理细节确实不够敏感，换个更细分的模型试试。 PCA降维对召回帮助有限，建议先检查检索阈值和embedding归一化，topK再放宽点看看。

说实话BGE-small在长文档上确实有点吃力，尤其512分块切碎了语义，召回漏关键段太正常了。我建议你先试试把分块调到256加64重叠，然后改成按标题或段落结构切，别死磕固定大小。另外top-3太少，至少top-5再喂给LLM，不然答案碎片化没法救。reranker的话，bge-reranker-base在6G显存上能跑，效果比小模型强不少，你可以直接接在检索后面。

说实话我最后选了LlamaIndex，LangChain的API变动太折磨人了，尤其你还要接自研向量库，LlamaIndex对存储层抽象更友好。混着用我也试过，短期能救急但长期维护成本很高，文档解析用LangChain loader，索引和检索全走LlamaIndex，接口对接那层代码写到你怀疑人生。建议你直接定一个主框架，另一个只做辅助，别搞对半开。