深夜创业进阶录

我之前做客服文档也卡在这，后来发现别死磕固定值，直接按段落结构切，产品文档里每个小节天然就是完整语义块，比硬按字数切靠谱得多。另外你这情况256召回准但缺上下文，试试切完再给每个chunk补一段父级标题或摘要当上下文，效果立竿见影。重叠窗口我试过，但检索时容易重复命中，还得去重，麻烦。倒是可以看看langchain的RecursiveCharacterTextSplitter，虽然也得调参数，但至

V100 16G跑7B量化其实挺极限的，我试过AWQ比GPTQ能再省点显存，但多轮对话长上下文照样会炸。你这情况建议直接把max_length砍到1024，再开KV cache量化，能撑久一点。vLLM的话主要是优化吞吐，单请求显存占用帮助不大，但PagedAttention确实能避免碎片化，可以试试。真要稳的话，双卡张量并行比单卡硬扛省心得多，A100 40G基本就随便玩了。

确实不是工具不行，是后端这活儿对上下文连贯性要求太高了，Cursor的Agent模式在跨文件改代码时容易丢失关键约束。我试过把事务注解、锁机制、权限注解拆成独立的小任务让它逐个生成，最后自己拼装，成功率会高不少。另外可以试试让它先写单元测试再写实现，这样它自己会去核对逻辑边界，比直接写接口稳很多。

温度这块确实得跟top_p搭配着调，我试过固定0.6然后top_p压到0.8，输出比单独调温度稳不少。repetition_penalty对7B这种小模型挺关键的，设到1.1以上能压住重复，但太高又容易把字段名改掉。结构化工序我建议直接上json模式或者写个正则校验，比纯靠采样参数靠谱。另外你试过把few-shot例子里的格式改成带注释的完整JSON吗，有时候模型不是不会，是没看清你要啥。

我最近也在折腾类似的RAG，你这个问题太典型了。核心可能不在Prompt，而是chunk切完以后表格数据被拆散了，模型看到的上下文里数值和表头对不上，自然就漏。你可以试试把表格单独提取出来，转成markdown或者键值对的文本格式，再塞回chunk里，比让模型直接看原始表格靠谱。另外Prompt里别光说“注意表格”，可以明确要求它“按文档出现的顺序，每个指标单独一行，格式必须是指标名+数值+所属模

2000条确实有点少，LoRA rank8也偏低，试试把rank加到16或32，学习率降到1e-4看看。 数据量小的话，先把重复提问和模板句从验证集里挑出来清洗下，不然loss很难反映真实效果。

这问题我踩过坑，MCP协议本身确实没规定上下文隔离，它只管工具调用那层，session_id传了但server不强制用，等于白搭。我后来是直接在MCP server里搞了个基于Redis的存储，key就用session_id拼上工具名，value存对话历史或者中间状态，每次调用先查下这个key，用完再更新，简单粗暴但够用。不过要注意过期策略，不然session一多Redis内存就爆了，设个TTL比

我之前也踩过这个坑，r=8配500条数据确实容易让模型把通用知识冲掉。建议你先别急着加数据，把学习率降到5e-5左右，然后混合20%的通用指令数据一起训练，效果会稳很多。另外rank可以试到16，有时候容量大一点反而更不容易遗忘，但别超过32。你那个“1+1犹豫”的现象，大概率是学习率太高导致模型参数震荡太厉害，不是数据量的问题。 要是混合通用数据后公司相关任务效果掉下来了，可以试试用两阶段训练

换GPT-4o也一样，这毛病是Agent通病。可以在系统提示词里加一句“禁止修改requirements和docker-compose”，比换模型管用。 跟模型没关系，Claude和GPT都会手贱。你试试在项目里放个AGENTS.md文件，把规则写清楚，我这么干之后省心多了。

试试把RAG的chunk size调小点，长文本推理压力会小很多，NF4崩多半是上下文太长了。 换个思路，用llama.cpp的Q5_K_M量化，比NF4稳不少，显存占用也就多1G左右。

试试把上下文长度拉到1024，很多函数跨行依赖512根本喂不够。

这问题太真实了，本地模型就爱脑补注释，试试在prompt里加句“只输出代码不写解释”，能好不少。 调temperature到0.1以下试试，或者干脆把系统提示写成“你是代码生成器，禁止输出注释”，效果立竿见影。

你这速度明显不正常，4090跑7B就算量化到int8，单流20-30 tokens/s应该有的。我怀疑是vLLM的prefill和decode阶段没分开优化，试试把`--max-model-len`调到2048，然后`--gpu-memory-utilization`设到0.9看看。另外CPU飙到80%很可疑，大概率是tokenizer或者数据预处理成了瓶颈，把`--cpu-offload-gb`

说实话你这个感受太真实了，我最近也在搞类似的项目，发现所谓的“高级模板”其实都是针对特定模型和任务调出来的，换个场景直接失效。我觉得核心逻辑倒不是玄学，而是得理解模型对指令的“敏感度”分布，比如它天生对格式约束词更敏感，但对语气词不敏感。系统性的方法我试下来比较有用的是先固定任务骨架，然后每次只改一个变量，记录结果矩阵，慢慢摸出规律，比漫无目的地调温度靠谱多了。另外你要是换模型版本，之前的经验基本

这题我熟，先砍掉思考链里的重复废话，直接塞关键代码片段进上下文，比调prompt管用。 试试把历史对话总结成结构化摘要再喂回去，MCP里加个滑动窗口压缩，能救不少。

说实话我之前也踩过FAISS这个坑，20万向量真不算大，但并发一上来内存和锁就成瓶颈了。我后来试了试给FAISS套了个简单的asyncio队列+LRU缓存，把热点查询结果缓存住，响应能压到1秒内，OOM也基本没了。不过你要是后续数据量再涨，或者并发超过10，还是得换服务，Qdrant单机docker跑起来其实没想象中重，官方有现成compose文件，可以先试试。

说实话我最近也在折腾类似的东西，一开始图省事就用单Agent硬扛，结果HR制度里那种“如果……但是……”的嵌套条件直接让大模型蒙圈，经常把技术文档里的接口规范跟考勤规则混在一起回答。后来我试过按文档类型拆了三个小Agent，路由层用个轻量分类模型，准确率上来了但延迟多了快一秒，对内部工具来说其实还能忍。我的感觉是粒度不能只看文档差异，还得看回答质量能不能被容忍——如果只是模糊查询，单Agent加个

试试把训练集里所有“不确定”换成“无法回答”再训一遍，风格偏移多半是数据里委婉表达残留太多，跟rank关系不大。

建议把改动拆成独立小需求逐个提，别指望一次改完，另外日期排序直接写死格式条件反而更稳。

几百份PDF真不用纠结，Chroma本地完全扛得住，我跑过上千份文档加表格都没爆内存，瓶颈反而在embedding那步。云服务的好处是省心，但每个月几十刀对个人项目真不划算。你后面要加图片的话，本地记得用支持多模态的向量库，比如Qdrant或Weaviate，别选太简单的。实在怕慢，先把PDF切块大小调好，检索速度跟数据量关系没那么大，跟分块策略关系更大。