-
我的 RAG 问答系统明明把含有答案的文档块召回来了相关度也不低就老老实实塞进了给大模型的上下文里,可模型偏偏视而不见答不出来,而我把同一个块挪到 prompt 的开头或结尾它立马就答对了,排查很久才搞懂大模型对长上下文里不同位置的信息利用率根本不一样夹在中间的内容最容易被它忽略掉的深度复盘
我做了个基于 RAG 的文档问答:用户提问先从向量库召回若干相关块、拼成上下文塞进 prompt 让大模型基于这些内容回答,整体不错但有一类问题百思不得其解:对某些提问模型回答根据提供的资料无法找到相关信息,可我把召回的块逐个翻出来一看答案明明白白就在其中某一块里、而且那块检索相似度还不低排在召回中游;我确认那个含答案的块确确实实被拼进上下文发给了模型不存在被截断丢掉,模型是拿到了却没看见;我做对…- 0
- 0
-
我做的 AI Agent 干活又快又利索、可交出来的东西总在一些低级地方出错:算术算错、漏掉任务明确要求的一个环节、格式不符规定,而它对这些错误浑然不觉,排查很久才意识到它从生成完那一刻起就再没回头看过自己的产出、压根没拿结果对照过最初目标的深度复盘
我做的 AI Agent 干活又快又利索,接到任务一口气就做完、把结果交上来,看起来很专业。可交出来的东西总在一些让人无语的低级地方出错:汇总报告里的总额把几个分项加错了少加一项、任务白纸黑字要 Top3 它只列了 Top2 就收尾、要求输出 JSON 它输出了带 Markdown 包裹的文本。这些错都不隐蔽,但凡拿结果回头对一遍任务要求就能发现,可 Agent 浑然不觉、信心十足地把带错的结果当…- 0
- 0
-
我把一大段资料和指令拼进 prompt 喂给大模型,内容少时一切正常,内容一多模型就开始不按我的要求做、像没看见我的指令一样,排查半天才发现 prompt 超了 token 上限、被默默截断、我放在末尾的关键指令根本没送进去的深度复盘
我做了个基于大模型的功能:把一段资料和处理指令拼成 prompt 喂给模型,习惯把指令放在末尾觉得模型最后看到印象最深。资料少时模型乖乖照做,可资料一多模型就不听话——我要 JSON 它输出大段自然语言,我要只总结要点它长篇发挥,像压根没看见指令。我以为是模型能力不行、指令不清楚,改措辞都没用。直到把拼好 prompt 的 token 数和模型上下文窗口上限一对比才恍然:资料一多 prompt 超…- 0
- 0
-
我把大模型当成一个同样的输入必然给同样输出的普通函数来用,做了缓存、写了断言固定结果的测试,结果缓存老是不命中、测试三天两头挂,排查半天才明白大模型本质是概率采样、压根不保证每次输出一字不差的深度复盘
我在系统里接了个大模型让它根据输入生成结构化结果,下意识把它当普通函数对待——就像 f(x):同样的 x 必然得到同样的 f(x)。基于这个天经地义的假设我做了两件事:给输出做缓存(以为同输入算一次存下来就能复用),写单测断言输入这段输出必须等于那段固定文本。可上线和跑测试后怪事接连不断:测试三天两头失败,同样输入这次输出和我断言的标准答案差了几个字、措辞调整了下断言就挂;缓存逻辑也总出问题。更抓…- 0
- 0
-
我让大模型以流式方式返回一段 JSON,想着边收到边解析更快,结果每次拿到的都是残缺的半截 JSON 解析直接报错,而且流到一半模型出错时前面已经发给用户的内容根本收不回来的深度复盘
我做了个功能让大模型返回一段结构化 JSON,为了更快用了流式(streaming),模型一边生成一边把 token 一段段推给我,我想着边收到边解析更流畅,于是每收到一段就 JSON.parse 一下累积的内容。结果问题百出:大部分时候 JSON.parse 直接报 Unexpected end of JSON input,因为我拿到的是 {"name": "张 这…- 0
- 0
-
我让大模型帮我写调用某个库的代码,它信誓旦旦地用了一个看起来特别合理的函数,我没多想直接上线,结果报错说这个函数根本不存在:一次轻信 LLM 幻觉、把流畅自信当成内容正确的深度复盘
我要写一段调用第三方库的代码,懒得翻文档,就让大模型帮我写。它给的代码结构清晰、注释完整、命名规范,里面调用了 client.batch_upsert(records)——名字、参数都太符合直觉了。我几乎没看就用了、跑通简单测试(其实没覆盖到那行)就上线,结果线上报 AttributeError:这个函数根本不存在!那个库压根没有 batch_upsert,大模型是凭空编造了一个看起来该有却不存在…- 0
- 0
-
我以为给大模型喂的资料越多回答越准,就把检索到的几十篇文档全塞进了 prompt,结果它要么报超长、要么在海量内容里抓错了重点:一次 RAG 上下文塞太多的深度复盘
我做了个基于检索增强(RAG)的问答,朴素地觉得喂的资料越多越全模型回答越准,就把检索到的几十篇文档(top-50)全塞进了 prompt。结果出了两类问题:有时直接报超长或被默默截断、把后面的用户问题和指令都截掉了,答非所问;即使没超限,模型也在那么一大堆文档里迷失、抓错重点、被无关内容干扰。查清才明白资料越多越好的直觉是错的:模型上下文窗口有限超了就截断,且上下文多不等于好——大量无关内容会稀…- 0
- 0
-
我们的 AI 功能上线第一个月,大模型 API 账单直接爆了十几倍,我一查才发现每个请求都在拿最贵的模型、塞着超长 prompt、重复算同样的东西的深度复盘
我们给产品加了个 AI 功能,上线时测着没问题,可一个月后大模型 API 账单比预估高了十几倍,财务来问钱花哪了。拉日志分析才明白:我完全没把调用大模型要花钱、按 token 计费这件事放在心上,代码里堆了一堆烧钱写法——所有请求不分难易都用最贵的旗舰模型(贵几十倍)、prompt 塞着大段背景和全量文档每次原样发(输入 token 大)、完全相同的请求每次都重新调一遍(不缓存)、没设 max_t…- 0
- 0
-
同一句话调用大模型做意图分类,有时分对、有时分错,复现 bug 时还死活复现不出来,我查到底才发现是 temperature 把随机性引了进来:一次 LLM 采样参数设置不当、把概率组件当确定性函数用的深度复盘
我们用大模型做意图分类,把用户输入归到查询订单/申请退款/咨询客服。功能能用,但线上偶发分错:同样一句我要退钱大部分时候对、偶尔分到咨询客服;更崩溃的是测试拿出错的句子去复现,跑几次又都对了、bug 自己好了。查到底才发现是调用 LLM 时的采样参数 temperature:我图省事用了默认值(往往 0.7、1.0 偏高),而 temperature 控制输出的随机性,越高越倾向于不总选概率最高的…- 0
- 0
-
我让大模型生成 JSON,它经常生成到一半就断了、JSON 解析失败,内容长的时候尤其频繁,我对着 max_tokens 排查了大半天的复盘
做了个用大模型生成结构化数据的功能:让模型按要求输出 JSON,程序再解析。大部分时候没问题,可一旦要生成的内容比较长(字段多数组长)就频繁出问题:模型返回的 JSON 生成到一半就断了(停在半句话上),程序解析残缺 JSON 直接报错。困惑模型不是挺聪明吗连完整 JSON 都生成不完是不是模型不行?换更强模型调 prompt 内容短时好了长了还断。排查大半天才发现罪魁是随手设的参数 max_to…- 0
- 0
-
我的 RAG 知识库问答总是答非所问、要么答不全要么牛头不对马嘴,模型和向量库都没问题,我对着文档切分的 chunking 排查了大半天的复盘
做企业知识库 RAG 问答:文档切片向量化存库,提问时检索相关片段喂大模型生成答案。模型选的好、向量库也没问题,可问答质量就是差:有时答案残缺不全、有时检索的片段牛头不对马嘴、有时一段话被拦腰截断。换更强的模型、调检索参数都没本质改善。排查大半天才意识到问题不在模型也不在检索,而在最上游最易忽略的文档切分 chunking。根因是我用"按固定字符数硬切":在句子段落中间切断(语…- 2
- 0
-
我让大模型帮我答用户的专业问题,它一本正经地编了个根本不存在的政策条款,还说得有理有据,我对着大模型的幻觉排查了大半天的复盘
做了个用大模型回答用户产品政策问题的智能客服,测试时对答如流、专业又自信就上线了。没几天客诉来了:有用户拿着机器人给的"退款政策第7条"来理论,可我们政策里压根没有第7条,那段话连条款号带数字都是机器人凭空编的,还编得有模有样、语气笃定,用户全信了。排查大半天才理解大模型绕不开的本质问题——幻觉:它本质是个"按概率预测下一个词"的文本生成器,目标是生成流畅合…- 3
- 0
-
我做的聊天机器人聊久了就开始报错、还越聊越贵,我把整段对话历史每轮都塞进 prompt,对着上下文窗口超限和 token 爆炸排查了大半天的复盘
我接手的第一个 LLM 应用是个多轮对话客服机器人,demo 没问题,上线后却出两个怪事:用户聊久了机器人突然报错回不出话,账单 token 费用还高得离谱。打印实际发给模型的 prompt 才恍然大悟——我为了让它"记住上下文",每一轮都把从头到尾的完整对话历史一股脑塞进 prompt。根因是误解了 LLM 两个根本特性:它是无状态的(记忆全靠客户端每次把历史发过去模拟),且…- 0
- 0
-
我把一篇超长文档整个塞给大模型让它总结,结果它的回答只覆盖了前半部分、后半段像没看见一样,我对着这个被静默截断的输入排查了大半天的复盘
我做文档总结,把整个文档塞进 prompt 让大模型总结,短文档效果好极了,长文档却只总结了前半部分、后半段像完全没看见、针对后半提问就答非所问甚至编造。深挖才懂:文档的 token 数超过了模型的上下文窗口上限,超出部分被静默截断(常截掉后面),模型根本没看到后半部分却照样自信作答,极具欺骗性。上下文窗口是模型一次能看到的最大 token 数(输入+输出),是硬上限——不是给多少看多少,超过的物…- 0
- 0
-
我让大模型帮我查一个库的 API,它信誓旦旦地给了我一个方法名、连参数都写得有模有样,结果那个方法根本不存在,我对着这场一本正经的胡编排查了大半天的复盘
我问大模型一个不熟的库怎么用,它对答如流给了我 client.batchUpsert(items, options),参数返回值示例代码一应俱全、语气笃定,我直接抄进代码——结果 TypeError: batchUpsert is not a function,翻遍官方文档根本没这方法,是大模型凭空编的。它怎么能如此自信地告诉我一个不存在的东西?深挖才懂这是"幻觉",根源是我把…- 0
- 0
-
我把大模型当成一个稳定的函数写进了自动化流程,结果同样的输入每次跑出的结果都不一样、测试时灵时不灵,我对着这种飘忽不定排查了大半天的复盘
我做的自动化流程里有一步调大模型抽取结构化字段,开发时测几遍都对就接上线了,结果同样的输入这次抽出来是 A、过会儿又变 A、再跑又不同——措辞/格式/顺序每次都变,下游精确匹配时灵时不灵、单元测试今天过明天挂。我以为是并发 bug 或 prompt 歧义,改半天没用。深挖才懂:我从一开始就用错了心智模型——把大模型当成了像 add(1,2) 永远等于 3 的确定性函数,可它本质是概率生成模型,逐 …- 0
- 0
-
我让大模型返回 JSON,平时一直解析得好好的,直到某次它在 JSON 外面裹了一段解释文字,我的 JSON.parse 当场崩了、整个功能瘫痪的深度复盘
我在 Prompt 里要求大模型以 JSON 返回结果,拿到回复直接 JSON.parse,测了几十次都正常就上线了。可上线后功能时不时崩:某次模型没只返回纯 JSON,而是裹了客套话、套了 ```json 代码块、还跟了句结尾,我的 parse 当场崩溃。我以为明确要求了它就一定听话,深究才懂:LLM 是概率性生成自由文本,Prompt 里"要求返回 JSON"只是引导不是保…- 0
- 0
-
我写的 AI Agent 用裸 while(true) 跑成了死循环:一个搜索工具被连调 40 次烧光整把 token,从 maxSteps 上限到 finish 出口的 Agent 健壮性全面复盘
第一次写 ReAct 模式的 AI Agent,主循环图省事用了裸 while(true);接上稍复杂任务后,模型对着同一个搜索工具反复鬼打墙、连调 40 多轮,十几分钟烧光了整把 token。这篇复盘讲清:模型不会自己数循环、必须用 maxSteps 兜底,以及 finish 出口、状态感提示、容错、历史裁剪、超时——一整套 Agent 健壮性设计。- 2
- 0
-
AI 功能上线一个月财务找上门说账单是预估的好几倍、而我们对自己每天到底花了多少钱完全无感:大模型 API token 成本失控的避坑复盘
这次事故不是系统崩了而是钱包崩了。我们一个 AI 功能上线大概一个月后财务的同事找上门来语气凝重:你们那个用大模型的功能这个月的 API 账单是当初预估的好几倍超预算了。我当时还有点懵:不就是个调用大模型的功能吗平时看着请求量也不算特别大怎么会烧掉这么多钱?可账单是实打实的远超我们最初拍脑袋估算的成本。排查下来我们的钱主要漏在了三个我们当初完全没在意的地方:第一我们每次调用大模型都带了一个又长又啰…- 2
- 0
-
让大模型返回JSON给程序处理,开发全过上线却偶发解析失败,捞出原始返回一看JSON五花八门包代码块加客气话:大模型结构化输出避坑复盘
我们做了个功能让大模型把一段非结构化的文本提取成结构化的 JSON 再交给后端程序去处理,开发时测了十几条效果完美 JSON 解析得妥妥的就高高兴兴上线了。可上线没多久后端的告警就开始零星地响——JSONDecodeError 解析失败。我很纳闷:同样的代码同样的调用为什么有的能解析有的就报错?我把那些解析失败的大模型实际返回的原始内容捞出来一看真是哭笑不得,大模型返回的 JSON 五花八门:有的…- 0
- 0
-
RAG 答非所问别急着换模型:检索优化避坑复盘
我们花一个多月做了一个基于 RAG 检索增强生成的企业知识库问答机器人,把公司几千篇内部文档喂进去让员工用自然语言提问、由大模型结合文档回答。Demo 阶段效果惊艳,可一上线给全公司用投诉就来了:它答非所问、它在一本正经地胡说、明明文档里写得清清楚楚的东西它却说找不到。我一开始的反应和很多人一样——是不是大模型不够聪明?于是换了更大的模型、反复打磨提示词,可效果只是略有改善,那种驴唇不对马嘴的回答…- 0
- 0
-
AI 报告总是说一半:大模型输出被截断避坑复盘
我们做了个让 AI 生成长篇分析报告的功能,上线后用户陆续反馈一个诡异现象:报告经常生成到一半就戛然而止,有时是一段话说到中间突然断掉,有时更糟——本该返回一段结构化 JSON 给前端渲染,结果吐出来的是一个写到一半、括号都没闭合的残缺串,前端解析直接报错白屏。我盯着日志查了大半天,模型没报错、网络也正常,内容就是莫名其妙地"说一半"。直到我把返回结构翻了个底朝天,才在一个一直…- 2
- 0
-
改 prompt 修一个弄坏十个:LLM 应用评测避坑
我们有个 LLM 驱动的智能助手核心逻辑全靠一段精心打磨的 prompt。某天有用户反馈某类问法助手答得不对,我一看确实是 bug,熟练地打开 prompt 加了几句话调了几个措辞把这个 case 修好了,本地试了完美便上线,满以为只是一次修一个 bug 的常规操作。可没过两天反馈像雪片飞来:好几个原本一直好好的功能突然开始出错——我修好了一个 case 却在不知不觉中弄坏了十个。复盘后背发凉:我…- 0
- 0
-
放量就 429 账单还暴涨:大模型 API 生产化避坑
我们给一个功能接入大模型 API:用户提交内容后端实时调 LLM 分析返回结果,灰度时一切美好响应又快又准。可一旦放量真实流量涌进来两件事同时炸了:一是接口大面积失败、日志铺天盖地 429 Too Many Requests 被服务商限流了,二是月中财务找上门说这功能的 API 费用几天就烧掉一大笔预算照势头月底要爆表。一边大量请求失败一边花钱如流水,我被这又贵又不稳的双重暴击逼着重新审视调用姿势…- 0
- 0
大模型
-
￥优惠劵使用时效：无法使用使用时效：
之前
使用时效：永久有效优惠劵ID：×