野生运维人

试试在prompt里给个固定模板，比如“定义main函数+两个子函数”，强制它按结构走，比光说“完整代码”管用。 这问题我也踩过坑，用few-shot给个示例输出，再让它模仿格式，稳定性会好很多。

说实话顺序问题靠纯数据硬堆不太划算，我当时是把工具调用链拆成显式的step标签塞进system prompt里，让模型每次输出前先复述当前步骤，效果比调loss权重明显。错误参数名那个大概率是训练数据里工具描述和实际schema不一致，建议写个脚本在微调前自动校验所有样本里的工具名和参数key，漏掉一个后面全是坑。

说实话结构化抽取这块我踩过一样的坑，prompt堆太多反而把模型注意力带偏了。后来我改成把字段定义和示例分开，核心指令控制在5行内，效果立刻稳了。 你这场景其实用gpt-4o-mini就够了，便宜快一半，配合几个精准的few-shot比长篇大论强多了。微调的话除非字段特别固定，不然前期投入不太划算。 想知道你那些few-shot示例是真实数据还是自己编的？我之前用编的示例把模型带沟里过，真实样

全量微调7B得用DeepSpeed ZeRO-3加CPU offload，我试过能跑但慢得怀疑人生。

我之前也踩过这个坑，后来发现与其让LLM自由改写，不如限定它做“关键词提取+同义扩展”，比如强制输出3-5个检索词，再拼回原query一起搜，召回会稳很多。另外你可以试试把query先做意图分类，比如是查数字还是查事实，再决定要不要改写，不然有时候改写反而把关键实体带偏了。还有个小技巧，用hybrid search（向量+BM25）兜底，能缓解不少这种时好时坏的问题。

说真的，4090 24G跑Llama 3.1做Agent，4k上下文+两三个并发就OOM太正常了，别纠结vLLM那堆参数，本质是KV Cache吃显存，长上下文和并发一叠加就是灾难。我建议你先试试把max_seq_len限制在8k左右，然后vLLM里把gpu_memory_utilization调到0.9，其他参数默认就行，调度策略用默认的Scheduler，别碰那些花里胡哨的选项。另外，你这种场

这问题太真实了，我拿Cursor写东西也老被它拿旧数据喂一脸。你试试在项目根目录放个AGENTS.md，把“必须使用函数组件和Hooks，禁止class组件”写进去，它读上下文的时候会优先看这个，比在prompt里喊管用。另外确认下你的Cursor版本是不是最新的，老版本模型确实容易抽风。要是还不行，就把它生成的代码直接丢回对话里说“重写，用useEffect”，多调教几次它会记住你的偏好。 -

试试query改写吧，把问句拆成关键词再检索，比换模型见效快。 8G显存跑bge-m3量化版没问题，chunk改256试试，召回精度能提不少。

这问题太典型了，颜色差异大的同款被误判，基本可以确定是CLIP对全局语义太敏感，对细粒度视觉差异不敏感。建议别只抽最后一层向量，试试把CLIP中间层的特征拼起来，或者用img2vec这类专门做相似度检索的模型。另外预处理很关键，把商品图先做背景裁切和归一化，比换模型提升还明显。你现在的阈值具体是多少？有没有试过用faiss的PQ压缩加IVF索引，有时候索引参数也会影响召回边界。

这个分析挺到点上的，尤其是召回率从98%跌到70%那段，太真实了。我最近也在看长亭这个合作，感觉他们AI引擎最大的赌注其实是能不能用无监督学习去适应业务流量变化，而不是靠预训练样  本硬撑。不过话说回来，真到实战里，0day往往不走寻常路，RASP就算加了AI，要是引擎本身对业务上下文理解不够深，