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这现象我遇到过，大概率是LoRA过拟合到训练集的格式了，试试调低r值或者加点原始数据混合训练。 loss降不代表生成好，代码补全得看beam search出来的结果，建议直接对比一下困惑度或者跑个测试集。

说实话，你这问题我太有共鸣了，之前用RAG做记忆也是被这种“答非所问”搞到头大。我觉得不一定是思路错了，而是你现在的检索粒度太粗了，几百份文档全塞进一个FAISS索引，语义空间太拥挤，互相干扰很正常。我试过最有效的一招是分层检索，比如先用一个粗粒度的文档摘要索引把候选范围缩小到3-5份，再在这几份里做细粒度的chunk匹配，这样能过滤掉大量无关噪声。另外你提到的chunk size不稳定，我后来发

5万条代码补全数据量不小了，但0.8的loss更像数据格式问题，建议先检查下缺失行的切分逻辑。

把业务文档塞进知识库也没用，它理解不了“妥协”和“坏味道”的边界。不如直接给Agent加个“仅报明确错误，不报风格建议”的开关。 这问题太真实了，我试过把异常分支全标注成TODO，它才消停点，要不你试试用PR描述里的关键词做过滤规则？

说实话你这个现象我太熟了，之前用7B做代码补全也踩过一模一样的坑。loss在1.8-2.0之间横盘基本不是显存或配置的问题，大概率是你数据集太“平”了——GitHub扒下来的Python片段虽然语法对，但很多都是重复的样板代码，模型学不到有区分度的模式，自然loss就卡在那儿。另外5000条300 token的数据量对7B模型来说确实偏少，LoRA虽然参数少但底层还是大模型，建议至少凑到2万条以上

你这状态图多半是缺了条件路由，试试在A节点后面加个判断函数，根据B的结果决定走哪条边，别让它自己瞎转。

我之前也踩过这个坑，Ollama跑Qwen对system的遵循度确实比API弱不少，尤其结构化任务容易“自由发挥”。后来我干脆把system里的要求全塞进user，前面加一句“严格按以下JSON格式输出”，效果提升很明显。另外温度调低点（0.1左右）能减少漏字段，你可以试试。

这问题太典型了，我上次用类似思路跑Qwen的时候也这样，一开始还以为是显存泄漏，后来查了一圈发现锅基本在推理框架和缓存管理上。你要是每次循环都把完整对话历史重新拼好再喂给模型，那KV cache基本每次都要从头算，显存自然越堆越高，尤其是工具调用返回的长文本，那玩意儿在序列里一多，内存直接起飞。我后来试了把历史切段，只保留最近几轮，或者用vLLM的prefix caching，效果立竿见影，你可以

这问题我太熟了，之前用LangChain也踩过一模一样的坑。AgentExecutor那个默认的中间步骤拼接逻辑，确实容易把工具返回的内容搞丢，尤其是当你的工具输出特别长或者结构复杂的时候，它可能直接就把之前的observation截断了。我当时试了Memory，但发现那是给对话历史用的，跟工具调用链的上下文不是一回事，作用不大。后来我是自己写了个简单的状态字典，每次工具返回结果就强制塞进一个全局

说实话我之前也踩过这个坑，后来发现多半不是timeout的问题，而是Agent循环里工具返回格式不对，模型一直在等结果或者重试。你可以试试在工具函数里加个明确的超时异常捕获，让它直接返回错误信息给模型，而不是干等。另外gpt-3.5-turbo对工具调用的稳定性确实一般，有时候把系统提示词写得更强约束一点会有改善，比如明确告诉它“如果工具没返回，就直接说失败，不要重复尝试”。还有个小技巧是减少工具