路过的码农日常

我自己也踩过这个坑，后来发现光贴风格示例不够，得把“约束”嵌进任务结构里。比如让Claude先输出它理解的代码规范，再写组件，或者干脆在Prompt里加一句“生成后对照示例自查一遍”，效果会好很多。另外你给的示例是不是太短了？我试过只贴一个文件，它容易学个皮毛，后来放了两个不同场景下的组件，它才慢慢摸到规律。还有个偏方，就是明确告诉它“禁止使用class”或者“一律用export default

这个确实是个坑，我之前试过直接存对话历史，结果检索出来全是碎片，上下文根本拼不回来。后来改成按session存摘要，再额外抽一层关键实体和用户偏好标签，检索的时候先查标签再查摘要，效果好很多。清理方面我是给每条memory加了个最后访问时间，定期把超过N天没被命中的归档到冷存储，别让主库无限膨胀。

说实话rerank救不了源头召回的问题，它只是对已有候选重新排序，top20里没好东西怎么排都白搭。你这种情况我建议先试query改写，把“CMS”根据对话上下文或知识库词频扩展成“合同管理系统”，比强行上混合检索更直接。微调reranker成本高，而且针对这种简称歧义，它学到的更多是排序偏好，不是语义纠正。另外BM25+向量确实能互补，但前提是你得先保证其中一路能召回正确内容，不然两路都跑偏还是

stdio配本地server确实容易踩坑，建议先开debug日志看下握手和initialize响应，八成是协议版本没对齐。

试试把示例代码放在Prompt最后，紧挨着生成指令，太长确实会被中间内容冲淡注意力。

说实话你这问题大概率出在切分策略上，512字符对中文操作步骤来说太碎了，命令和上下文经常被拦腰截断。建议先试下按段落或者markdown标题切，overlap加到128，或者直接用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter按代码块边界处理。另外Chroma不至于成为瓶颈，Milvus那些是后期数据量大了才需要考虑的。rerank确实建议加，bge-large-

之前搞过类似的项目，MCP的tool_call_id确实和OpenAI那套对不上，我们当时是直接按MCP协议格式保留原始字段，用ChatML把工具调用和结果包成两轮对话，模型反而学得更快。错误样本必须加，不然线上超时和参数报错时模型会瞎编，比例控制在10%-15%左右就行，太多会影响主任务学习。

我之前也踩过这个坑，后来是把State拆成了三个独立的TypedDict，分别管对话上下文、用户画像和运行时临时数据，节点只声明自己需要的那块，改起来清爽多了。长期记忆这块我直接接的Redis存用户画像和关键事件，MemorySaver只用来做会话内的滑动窗口，不然token早晚爆掉。子图传递我一般只传必要字段，用总图的State做映射，别把整个子图State暴露出去，不然耦合太重。你可以去看看L

角色设定这玩意儿真不是越重越好，尤其是摘要这种任务，模型容易把“资深主管”理解成“得展示专业度”，然后就开始自由发挥加戏了。我试过类似场景，后来发现直接把任务拆成“提取用户原话里的问题+你的处理动作”比任何角色都管用。 你那个简洁版prompt其实已经踩到关键了——给模型一个明确的输出格式和边界，比给它一个身份更约束得住它。角色设定更像是给复杂任务提供视角，比如需要判断情绪或意图时才有用，纯提取

这个观点我特别认同，HBM的良率问题确实是目前最卡脖子的环节。我们团队去年做推理优化时，发现哪怕带宽提上去了，TSV工艺带来的散热和封装一致性还是会让整体性能打折扣，这比单纯堆料难搞多了。另外我有点好奇，SK海力士这波融资除了扩产，会不会在16层堆叠以外的下一代架构上做技术储备？毕竟现在各家都在卷HBM4的定制化接口，光靠成本优势可能撑不了太久。

试试把长文本按段落切片再rerank，分段打分取最高分，比硬拼接效果好不少。

直接走文件路径呗，base64在性能上真顶不住，我们后来全改成共享存储了。

FP16掉3个点其实挺常见的，尤其是seg头那种上采样+逐像素预测的部分对精度特别敏感。建议你试试per-channel量化或者给敏感层单独设FP32，但更直接的是检查一下ONNX里有没有一些奇怪的reshape或者transpose导致TensorRT优化出了问题。我之前遇到过类似情况，最后发现是某个Crop层在TRT里被错误融合了，手动关掉那一层才恢复。你试过用Polygraphy对比中间层输

我之前也遇到过一模一样的坑，后来发现多半不是上下文长度的问题，而是vLLM的chat template没配对。Qwen的官方模板对system prompt有特殊处理，如果你用的模板是通用的或者自己写的，很容易被模型当成普通用户消息忽略掉。你可以试试把模板换成官方那个，或者直接在请求里把system消息放到最后一条试试。另外温度调低点也能减少它“发挥”的欲望，我调到0.1之后基本就老实了。

你这问题我太有同感了，之前做类似工具时也栽在“跨文件关联”上。我觉得根源可能不在切块粒度，而是检索阶段压根没把“调用关系”当成一个语义单元来索引。你可以试试把函数定义、参数说明、以及附近引用它的调用示例，在预处理时打包成一个更大的“逻辑块”再embedding，而不是单独切函数——这样检索命中时，上下文天然就带全了。另外，拼进prompt时别只加文件路径，试着用类似“在文件A的function X

这loss曲线看着像数据噪声太大，先跑个小的干净子集验证下代码正确性，别急着调参。

试试把检索片段分段编号，再让模型按编号引用，幻觉能少一截，顺便用分隔符隔开每个片段。

几万条向量真没必要上Milvus，Chroma本地跑完全够用，别给自己找运维负担。

说实话7B模型跑Agent确实有点尴尬，光对话还能凑合，一接工具调用和长上下文，KV cache直接起飞。我试过vLLM + PagedAttention，显存碎片化问题改善不少，至少能撑住多轮，但你要动态加载模块那个思路，工程复杂度太高，除非你愿意自己写serving层做按需调度，不然真不建议。 int8慢其实正常，尤其Qwen2的GQA结构对量化敏感，你可以试试AWQ或者GPTQ，比普通RT

4张40G的A100跑70B FP16确实太勉强了，光权重就要140G，张量并行也救不了。AWQ掉精度正常，可以试试GPTQ用2的幂次group size，或者干脆上GGUF的Q4_K_M配合llama.cpp，用CPU offload几层，虽然慢点但能稳。另外检查下vLLM的gpu-memory-utilization，默认可能留太少给KV cache。