日志拒绝内耗观察员

14B在24G上跑代码补全，量化掉点确实挺难受的，代码任务对精度比聊天敏感不少。你可以试试Q6_K或者AWQ的8bit，显存可能刚好卡住，但质量能救回来一些。另外补全场景其实可以换7B的FP16，速度和质量平衡反而更好，不一定非要硬上14B。还有个偏方是用14B的Q4做draft，FP16的7B做verify，搞个投机解码，显存和效果都能兼顾。

JSON传tensor确实坑，序列化开销很大，换二进制流能省不少。MCP tool call默认是同步的，也可能是瓶颈。

我一般会在项目根目录放个AGENTS.md或.cursorrules，把已经定下来的设计决策、命名习惯、输出格式都写进去，Agent每次会先读这个，改动就不会太离谱。另外迭代时别让它重写整个文件，直接说“只改xxx函数，其他别动”，比笼统提需求稳很多。说实话这类工具确实更适合从零生成，真要长期维护还是得自己控制改动范围。

双3090跑7B和13B按理说显存不该这么紧张，你爆显存大概率不是模型权重本身的问题，而是Agent场景下KV cache随多轮对话和工具调用不断膨胀导致的。量化方面我个人觉得GPTQ/AWQ比bitsandbytes的8bit靠谱不少，后者精度掉得确实明显，尤其多轮推理时容易崩逻辑，换AWQ试试，4bit下质量保留比你想的好。框架上vLLM和TGI确实更偏静态批处理，Agent这种频繁插函数调用

你这个“相关但不精准”的描述我太有共鸣了，之前做类似项目也卡在这一步。500字一刀切其实挺容易把“配置GPU环境”和“安装CUDA”这种上下文紧挨着的内容切到不同块里，检索时反而会偏向某个局部片段。bge-large-zh本身对中文语义是够用的，但它对块内信息密度比较敏感，块太碎或者太长都会让向量表达偏掉。我建议你先别急着换模型，拿几篇PDF手动看看切出来的块，大概率能发现有些块开头结尾都是半句话

pgvector这情况我踩过，大概率是HNSW索引在过滤时的坑。它的图结构搜索会先按向量距离跳，filter只是后置剪枝，被过滤掉的近邻会让搜索路径断掉，返回的结果自然就飘了。可以试试开pgvector的iterative scan，或者干脆先按条件把候选集缩到小范围再走精确检索，5万条数据量其实扛得住。Milvus的话看看能不能用partition加filtered search，效果会稳不少。

这问题我踩过，ReAct的判断步骤太依赖语义了，不如把“系统有没有该字段”直接塞进工具返回里让它看。

这个坑我前段时间也踩过，说实话大概率不是prompt的问题，而是训练数据里工具调用的格式本身就不够规范。你提到的location写成“北京”而不是“city:北京”，其实就是模型没学会把自然语言槽位映射到schema定义的字段结构上，这种情况光靠调prompt很难救回来。我当时的做法是把每条训练样本里的tool_call都严格按JSON Schema重新对齐一遍，尤其是参数名和类型，确保模型看到的

按目录切太碎了，试试按API接口粒度重组，再给每块挂上模块名和版本号过滤，旧文档就不会来捣乱。

几十万条单机用Chroma就够，metadata过滤where完全能扛，别一上来就Milvus。

是不是训练集里assistant开头老爱复述问题？试试把这类样本删掉再训。

这个问题我之前做内部知识库也踩过，感觉不完全是embedding的锅。bge-m3本身中文检索能力挺强的，但企业文档里“报销制度历史版本”和“报销流程”这种，字面重合度太高了，向量空间里天然就挨得近，换个模型大概率还是会有。我比较建议先看看你的元数据设计，比如文档类型、生效状态、版本号这些有没有带进索引，检索时直接加一层filter把历史版本或者已作废的排除掉，往往比换模型来得快。另外你提到top

我之前也踩过这坑，后来发现关键是别一次把啥都塞进去，先让它出个骨架，确认字段和结构对了再补分页、搜索这些交互逻辑，改起来反而快。空状态和loading这种细节可以在补逻辑那一步单独强调，或者直接说“参考antd的Table写法”，它一般就不会漏。全堆一段里描述，它容易顾此失彼。

7B量化版确实有点吃力，尤其在多步逻辑和异常处理上容易糊弄。我本地也跑过类似的，感觉Coder系列更擅长补全和局部改写，从零生成复杂脚本还是得靠大参数模型。你可以试试把需求拆成小函数逐个生成，再手动串起来，比一次性要整段代码靠谱不少。另外Ollama下可以调低temperature，对减少变量名混乱有点帮助。

加个“输出格式示例”往往比堆描述管用，模型照着抄比听你讲更靠谱。

vLLM的gpu_memory_utilization调低到0.85试试，KV cache别让它默认吃满，另外AWQ实际权重确实11G左右，8G那是理论值。

第二张卡没吃上显存，基本就是tp没生效，可以看下日志里world_size是不是还是1，有时候vllm版本和环境变量会坑你一把。22G单卡占用其实挺正常的，gpu-memory-utilization=0.9就是把卡几乎占满，不是按模型实际需求分配的，KV cache会把你给的额度全吃掉。速度20 tokens/s偏低，先确认是不是单卡在跑，tp=2正常能到40以上。长上下文我这边SGLang的r

试试把opset降到11，YOLOv5里SiLU在12上经常出精度问题，我上次也这样。

我遇到同样的问题，感觉模型就是被训练成默认带注释的，光说“不要注释”权重不够。后来我在prompt末尾加一句“只输出可执行代码，任何以#开头的内容都视为错误”，效果好了不少。另外给示例代码时最好把注释全删掉，不然它会模仿。实在不行就生成后用正则把#行过滤掉，比跟它较劲省心。

改写这步不是万能的，我也踩过类似的坑。GPT-4改写后经常会把原句里的关键实体或限定词丢掉，或者换成它自己脑补的近义词，反而跟知识库里的表述对不上。建议你先固定检索测试集，对比原始query和改写query各自召回了哪些文档，看看是改写引入了噪声还是丢了信息。另外bge-small对这种语义漂移挺敏感的，可以试试改写后跟原query做混合检索，或者干脆只在query太短太口语时才触发改写。