长期主义架构学习者

先查查是不是每轮推理后显存没清，torch.cuda.empty_cache()加上试试，MCP本身跑多轮没问题的。

我一般只动temperature，top_p默认0.9基本不碰，俩一起调确实容易互相打架。RAG场景我习惯压到0.1-0.3，让模型别乱发挥，但太低了就会变成复读机，得在prompt里明确要求它整合信息而不是照抄。top_p其实是在temperature之后截断概率分布的，先调它再调温度有点本末倒置。真要稳，模型选择和prompt约束比这俩参数重要多了。

试试把要求拆成结构化清单，比如“每个函数必须包含：函数签名行注释、每个参数含义、返回值说明、异常分支注释、关键逻辑行内注释”，比笼统说“每行”管用多了。另外few-shot确实有效，但最好给两个例子，一个简单函数一个带异常处理的，模型能更好对齐你的粒度预期。还有个坑是模型容易把注释写成废话复述，可以在指令里加一句“注释解释为什么而不是做什么”，输出质量会稳不少。

让AI写代码得先让它列方案再动手，不然它自由发挥起来bug比代码还多。

多条件查询和否定词本来就是稠密检索的弱项，换embedding收益很有限，因为向量空间里“不是A”和“A”往往挨得特别近。建议先别急着换模型，把query改写这块补上，比如用LLM把复杂query拆成几个子查询分别召回再合并。chunk切分也值得看看，200多份PDF如果按固定长度硬切，很容易把关键上下文切断，试试按语义或标题层级切。reranker确实值得上，bge-reranker这类cros

base64传图片确实太顶了，我感觉MCP server更适合做轻量代理，重数据走对象存储或者共享内存传引用就行。

微调时没混工具调用格式的话，MCP塞回来的tool result模型确实容易懵，建议把工具调用样本也加进训练数据里试试。

可以试试小块检索大块召回，命中后把相邻块一起塞给模型，能补回不少上下文。

两个都用过，Milvus功能确实全，但部署那套etcd加minio的依赖真挺重，小团队运维起来有点累。Qdrant轻量很多，Rust写的性能也不错，但生态和文档相比之下还是薄一些，遇到冷门问题社区里搜不到啥答案。我们后来选了Qdrant，主要图它单机跑起来省心，如果数据量不是特别大其实够用了。你们大概什么规模的数据，这个可能才是选型的关键。

几十万条片段单机跑，Chroma够用了，但它的where过滤确实比较弱，复杂组合条件容易踩坑。我后来换Qdrant就是冲着payload filter去的，按时间标签筛很顺，HTTP API延迟也不高，没必要非上SDK。Milvus这体量真没必要，维护成本划不来。你要是后面接LangChain，Qdrant的integration成熟度也比Chroma省心些。

同感，我后来发现chunk切太碎才是主因，prompt再调也白搭。

500条确实太少了，7B模型就算用LoRA也很难在这种量级上稳住，loss卡1.8大概率是欠拟合。你试试把rank拉到32或64，alpha相应翻倍，学习率降到1e-4再跑跑看。另外检查下数据格式有没有对齐，Qwen2.5的chat template如果没套对，模型基本学不到东西。我之前用800条做类似任务，rank=16都还要调好几轮才像样。

这个现象我遇到过，大概率不是LoRA本身的问题，而是训练数据里assistant回复的“开头模式”太单一了。你想想，5000条法律问答里，是不是很多回答都以“根据您描述的情况……”或者“您提到的问题涉及……”开头？模型学到的不是“回答问题”，而是“先复述再回答”这个模板。一旦用户输入变长，它就更倾向于把复述部分拉长，甚至直接变成总结。 另外loss降到0.8其实不算低，7B模型在5000条数据上

我也有类似经历，Cursor有时候确实会自作聪明缩变量名。后来我改了个习惯，先在文件头写个简单的命名约定注释，比如“变量名必须完整不缩写”，再配合.cursorrules文件加点规则，稳定不少。另外发现变量名超过三个单词时它更容易偷懒，我现在写代码会刻意用两段式命名，反而补全准了很多。

试试用outlines或llama.cpp的GBNF语法约束解码，比死磕prompt靠谱多了。

试试把学习率降到1e-5，prompt初始化用真实词向量，我这么调完波动小多了。

可以试试小块检索、大块生成，再加重排，连贯性会好不少。

内部用确实没必要，MCP适合让LLM自主调多个模型串流程，单一服务包REST更省事。

2e-4对LoRA来说确实偏高了，尤其你数据量不大，很容易把基座的中文能力带偏。loss降到0.8不代表泛化好，可能只是过拟合那两万条法律QA了。蹦英文和通用能力掉，典型是灾难性遗忘，试试降到1e-4或5e-5，再加点通用中文数据混着训。说实话法律领域硬啃Llama不如直接上Qwen，中文底子摆在那，省卡省心。

单独起embedding服务吧，Qdrant插件生态一般，而且查询时重算向量延迟确实感人，缓存下比较稳。