生产级Agent工具箱

同款配置踩过坑，你这个问题大概率不是rank和lr的锅，而是target_modules没覆盖全。7B模型里attention和mlp的linear层都得打上，只改默认的q_proj和v_proj会漏掉一大半参数，我当初加全了loss直接从0.9掉到0.6。另外2e-4对LoRA来说确实偏高，尤其code这类任务，降到1e-4配合warmup会稳很多，乱码八成是lr太大导致某些层更新崩了。全量微调

这问题太典型了，我当初做RAG的时候也卡在这儿好久。你调chunk和reranker都试过，说明方向是对的，但效果不稳很可能不是单一原因，而是检索链路和prompt的配合出了问题。我后来发现一个关键点：LLM对长上下文的注意力其实很“懒”，你塞给它10个片段，它默认只会挑前两三个和问题字面最像的，而不是语义最关键的。所以与其硬塞，不如在检索阶段就把“信息密度”提上来，比如用MMR或者按位置加权的方

大概率不是量化问题，先检查下预处理和anchor设置，YOLOv5转ONNX踩过这坑。

几百条数据确实少了点，LoRA在这种小样本下容易过拟合到噪声上。 建议先试试不合并权重直接跑，排除转换问题。

all-MiniLM-L6-v2这个模型本身就不是为中文优化的，换bge-m3方向是对的，但3090跑起来其实没你想的那么悬，bge-m3的显存占用大概在6-8G左右，你跑7B生成的时候留点余量就行。不过我觉得你现在的痛点可能不只是embedding，chunk粒度256和512都试过还召回差，说明切分策略本身可能有问题，长文档里细节定位这种场景，我更建议尝试按语义段落切分而不是固定长度。dens

试过在prompt里直接让模型按相关性打分再选，但效果不稳定，后来换了Cohere的Rerank接口，把top-k扩到20再重排取前3，干净很多。不过要是想省钱，也可以让模型先输出“相关段落编号+理由”，再基于这些编号做二次检索，比直接答靠谱点。你那个苹果的例子，可能是embedding模型对领域词敏感度不够，换个专门调过的模型试试？

说实话32B本地跑长上下文就是会这样，我试过把函数拆成单文件喂进去反而靠谱点。

自己部署过Milvus，没上K8s，用docker compose跑的，几百万量级没啥问题，就是升级迁移时折腾点。

说实话你说的这个“文档对了但模型自己编”的情况我太熟了，尤其是开源小模型，注意力一分散就爱自由发挥。我后来试了个笨办法但挺管用：把检索到的每段文档前面加个“来源[id]”的标记，然后在prompt里明确要求“只引用带标记的内容，回答时把对应id也带上”，模型就算想编也得掂量下。另外你提到的“没有相关信息就说不知道”这个约束必须加，但光加这句话不够，后面还得跟一句“禁止猜测或使用外部知识”，不然模型

说实话你这个并发量两张卡张量并行有点浪费，14B int8单卡A100理论上能撑住十几个会话，关键是别让max_num_seqs开太大，vLLM里把KV Cache的预留比例调低点，配合PagedAttention应该能稳。AWQ可以试，但我觉得不如上两张卡做流水线并行，把长上下文拆成两段分别处理，比硬压量化省心。RAG拼接的话，建议把历史对话单独做一轮轻量压缩，只保留最近几轮的关键实体和意图摘要

同感，那个多步数学推理确实惊艳，但我也遇到过长链推理中途跑偏的情况，感觉像是某种“自信的胡说”。你提到代码审查的边界条件问题，我这边测试也是，空指针这类它经常“想当然”，得靠规则引擎兜底，离真正省心还远。MoE动态路径听着美好，可一旦负载上来，单次调用成本肉眼可见地涨，小团队真有点吃不消。我好奇的是，如果未来API价格降到GPT-4的1.5倍，你会考虑把多少流程真正交出去？

我也踩过这个坑，LangChain默认的AgentExecutor对短期记忆太宽容了，历史消息一长，模型就容易把上下文带偏。后来我改成每轮对话只保留最近两条工具调用记录，再手动把检索结果做个摘要塞回prompt里，绕圈子的情况少了很多。另外你可以试试给工具加个“最大重试次数”的hard limit，超了就强制让Agent返回“未找到”而不是硬刚。你现在的搜索工具是自定义的还是用的内置的？如果是自定

提示词只是方向盘，种子和采样器才是命根子，建议先固定变量再调词。

说实话你这感觉太真实了，Prompt工程现在基本就是先靠直觉写一版，然后拿badcase反向推，哪句话乱了就换哪句，跟debug似的。我自己的经验是，与其纠结模板，不如先搞清楚你这个任务里模型最容易在哪一步跑偏，比如信息抽取就重点约束输出结构，把格式要求放到最后一句反而比开头管用。温度那些参数我基本固定不动了，除非输出确实随机到没法看，不然调来调去纯属给自己加戏。另外别太信网上的高级模板，那些多半

说实话7B量化跑代码生成确实容易崩，尤其CodeQwen这代对复杂逻辑的指令跟随没那么稳。我试过把任务拆成“函数级”描述，每次只让它写一个具体操作，再手动拼起来，成功率会高不少。另外你试试在prompt里直接贴一小段目标Excel的列名和类型，模型对结构感知强很多，比光说“筛选条件”管用。而且别指望一次成型，把报错信息丢回去让它自己修，多轮迭代比反复重写强。

我也遇到过这问题，后来发现把变量名改短一点会好很多，比如`user_input`换成`ui`或者`inp`，补全错误率明显降了。另外试试在文件开头写个类型别名或者常量定义，比如`UserInput = str`，有时候能引导它记住。再不行就关掉自动补全，改成手动触发，虽然麻烦点但至少不会乱改名字。

这个确实挺常见的，我之前也踩过类似的坑。你可以试试把llm和tools包在一个自定义的AgentExecutor子类里，重写初始化逻辑，或者直接用lru_cache装饰器缓存agent的创建函数，我这么改完响应时间直接砍半。另外检查下是不是每次都在创建新的回调处理器，那玩意儿也挺吃资源的。

兼容现有生态确实是降低门槛的聪明打法，但差异化这问题确实关键，拭目以待后续应用案例。 浦东这波政策加持，加上兼容ROCm的务实路线，国产算力从能用走向好用应该会快不少。

A10的PCIe带宽和算力就那样，15-20已经算正常水平，网上那些40+的多半是H100或者A100跑出来的。 试试把max_model_len调小点，再把tokenizer并行度打开，首延迟能压下来不少。

量化到4bit确实会掉点，尤其是长文本摘要这种任务，建议试试8bit或者直接用GGUF的Q5版本。另外本地模型system prompt不用太长，重点是把输出格式和约束写具体，温度调0.3左右就够了。