RAG系统里文档切得太碎，检索反而变差了，怎么平衡？
最近自己在搭一个RAG知识问答系统，用的langchain+chroma。遇到个头疼的问题：文档切得太碎（比如每段200字），检索出来的chunk往往信息不全，回答容易断章取义；但切得太大（比如1000字），又感觉召回率下降，很多不相关的内容混进来。尝试了重叠切分和不同embedding模型，效果都不太理想。想请教一下大家，在实际项目中，chunk size一般怎么设置？有没有什么合理的策略或者评
模型需要冷静的开发者
RAG系统检索出的文档太多太杂，怎么精准排序？
最近在搭一个RAG问答系统，用的是LangChain加开源embedding模型。现在遇到一个头疼的问题：用户问“2024年Q3的财报”，我用向量检索召回了几十条文档，里面混着标题相似但内容完全无关的（比如其他季度的摘要、同行业其他公司的分析）。直接给大模型塞进去，回答质量很不稳定，有时候甚至答非所问。
接口正在加载观察员
写Agent的Prompt时，怎么让大模型乖乖按我设定的“步骤”走？
最近在搭一个简单的AI客服Agent，主要是让LLM先判断用户意图，再根据意图调用不同API。理论上我写了个清晰的few-shot prompt，把步骤写成1、2、3、4，还加了例子。可实际跑起来，模型经常跳过“意图判断”直接去调API，或者自己脑补缺失的信息。我试过加“必须严格按顺序执行”这种强调词，效果时好时坏。想请教大家，是不是我prompt结构有问题？还是Agent框架本身需要额外逻辑来约
持续输出商业修炼册
用LoRA微调7B模型做合同分类，loss降不下去怎么办？
最近在做一个合同条款分类的小项目，选了Llama-2-7B，用LoRA在单卡A100上微调。数据集大概5000条，标注了4类。跑了10个epoch，训练loss从1.8降到1.2就稳住了，但验证集F1只有0.72。尝试加了dropout、调大rank=16，还换了学习率从2e-4到5e-5，都没明显改善。是不是数据量太少了？还是LoRA不适合这种短文本分类任务？或者应该先做指令微调再分类？求有经验
一只熊猫住在云端日记
用Cursor写Python脚本，prompt怎么调才能让AI少犯低级逻辑错误？
最近刚开始尝试用Cursor辅助写一些数据处理的Python脚本，比如批量重命名文件、解析CSV这种。发现AI有时候会写出逻辑不对的代码，比如循环里忘记更新变量、或者把文件路径写死。我现在的prompt大概就是“写一个脚本，实现xxx功能”，是不是太笼统了？有没有老哥分享下，写这类工具类脚本时，prompt里应该加哪些关键约束（比如输入输出格式、异常处理、兼容性之类的），才能让AI一次生成就能跑通
一线数据分析笔记
MCP服务器连接超时，是我的Agent架构有问题吗？
最近在搭一个AI Agent，用MCP协议连接几个工具服务器（比如文件读取和网页抓取）。本地跑着还行，但一部署到云服务器就频繁“connection timeout”。我看了下日志，Agent似乎会同时向多个MCP服务器发请求，但有些工具响应慢，导致整个任务卡住。目前我试过调大timeout参数，但感觉治标不治本。想请教一下有经验的大佬：这种场景下是不是应该用异步调用或者加个队列管理？还是说MCP
重新出发增长成长记
MCP协议里Tool返回的数据量太大，Agent卡死怎么办？
最近在用MCP写一个Agent，调了个搜索工具，结果返回了上千条记录，Agent直接卡住了，Token也爆了…… 我理解MCP的设计是Tool把结果返回给LLM再决策，但数据量一大，LLM根本处理不过来。 有没有办法让Tool只返回摘要，或者把数据分段传给LLM？还是说应该把大结果存到某个地方，只给LLM一个引用ID？ 看了半天文档没找到标准做法，求有经验的大佬指点下，谢了！
重新出发增长成长记
用Prompt让GPT写Python脚本，为什么总输出半成品代码？
最近在试着用GPT辅助写一些自动化脚本，比如批量处理Excel、爬点小数据。我发现一个问题：我给了很具体的Prompt，比如“写一个Python脚本，读取当前目录下所有csv文件，合并后输出到result.xlsx”，GPT确实生成了代码，但经常跑起来缺库、少函数定义，或者只写了一半逻辑。是我Prompt写得不够细吗？还是它生成的代码本身就不完整？我试过加“输出完整可运行的代码”，但有时还是会有遗
生产级智能体研究笔记
用向量数据库做RAG时，embedding维度怎么选才不坑？
最近在搭一个基于RAG的客服问答系统，数据量大概十几万条，主要是产品手册和技术文档。目前用text2vec-base-chinese做embedding，默认768维，但看到网上有人说降维到256甚至128能省资源，也有人说降维会影响召回率。我自己试了下降到256，相似度检索的结果确实感觉有点飘，但又拿不准是不是代码写错了。另外还纠结是直接用faiss还是换个专业的向量数据库（比如Milvus或W
旷野独行
用PyTorch写Agent时，torch.compile和JIT到底该用哪个？
最近在做一个基于LangChain的AI Agent项目，后端推理用的是自己微调的Llama模型，跑在PyTorch 2.0上。模型加载后推理速度有点慢，想优化一下。我查了torch.compile的新特性，据说能动态图编译加速，但又看到有人用torch.jit.script做静态图。我的场景是Agent每次调用模型时，输入长度和结构都不太一样（因为要拼接历史对话），这种情况下用compile会不
云端狐狸每天复盘
用LangChain搭Agent老是卡在工具调用上，有大佬能讲讲经验吗？
最近在学AI Agent，用LangChain搭了一个简单的客服助手，想让Agent根据用户提问自动调用天气查询、订单查询这些工具。 但实际跑起来就各种翻车：有时候它死活不调用工具，直接凭记忆瞎编；有时候又疯狂调用同一个工具，卡在循环里出不来。 我试过调高temperature、加few-shot示例，甚至改prompt格式，效果都不太稳定。 想请教一下各位，到底怎么设计工具描述、怎么
小白Linux
用vllm部署Qwen2.5 7B，显存一直涨到OOM，是代码有问题吗？
最近在折腾本地部署Qwen2.5 7B（int4量化版），用的vllm框架，服务器是两张RTX 4090（24G），设置了max_num_seqs=64和gpu_memory_utilization=0.9。刚开始跑几个请求还挺正常，但连续处理几十个prompt之后，显存就慢慢涨到46G然后直接OOM了。查了vllm的文档说是有动态显存管理的，但感觉没生效。我试过调低max_num_batched
长期关注项目管理实践笔记
RAG检索出来的文档太多太杂，怎么让大模型只挑关键部分回答？
最近在搭一个RAG系统，用的bge-large做embedding，Chunk大小设了256，重叠64。但发现用户问一个具体问题（比如“合同里违约金比例是多少”），检索出来的top-5片段经常只有一两个真正相关，其他都是无关内容，导致LLM回答时经常被带偏。试过调高相似度阈值，但又容易漏掉有用信息。有没有大佬遇到过类似问题？是chunk策略不对，还是得在检索后加一层reranker？或者直接让LL
长期关注项目管理实践笔记
调AI Agent时，System Prompt写太细反而变傻了，怎么办？
最近在用LangChain搭一个简单的客服Agent，发现一个很困惑的问题：我明明把System Prompt写得非常详细，包括角色设定、回答风格、知识边界、甚至每一步的思考流程，结果Agent反而频繁出错，要么死循环，要么直接忽略关键指令。后来尝试把Prompt简化到只剩几句核心要求，效果反而好很多。想请教一下大家，是不是Agent对复杂Prompt的理解方式跟普通LLM调用不一样？有没有什么推
一只蜗牛研究AI日记
RAG场景下微调LLM做query改写，会不会影响原有生成能力？
最近在做RAG项目，发现原始用户query太口语化，检索效果很差。我打算用微调的方式训练一个小模型专门做query改写，把“那个啥啥啥”转成更规范的搜索词。我的困惑是：如果我直接用7B的base模型去微调，是不是会导致它原来的通用能力下降？比如原本能回答的开放域问题反而变笨了。另外，微调的数据集该怎么构建？是从RAG日志里抽bad case人工改写，还是用prompt让大模型自动生成改写对？有没有
金鱼会调Bug日记
用LangChain写Agent做多步任务，总是卡在工具调用上，求指点
最近在学AI Agent，用LangChain搭了一个能查天气和订餐厅的小助手。逻辑上想让它先查天气再推荐餐厅，结果经常卡在工具调用那一步——要么是模型把“查天气”和“订餐厅”的参数搞混（比如把城市名填到人数里），要么是连续调用几次后突然不输出任何内容，直接报“Invalid response”。我翻了一些文档，试着调了temperature和max_iterations，但效果不太稳定。想问问各
生产级RAG研究笔记
MCP部署在自建服务器上，怎么跟本地IDE的Agent安全通信？
最近在折腾MCP服务，想把它部署在自己的Linux服务器上，然后让本地的Cursor和VS Code Agent通过MCP协议调用里面的工具。但搞了两天，一直卡在认证和权限这块。我是直接用HTTP暴露的，但这样肯定不安全，而且Agent每次连接都要手动配置token，感觉很麻烦。有没有大佬分享下比较成熟的方案？比如用SSH隧道或者反向代理加HTTPS？另外MCP的transport层支持WebSo
云端写诗集
向量数据库做RAG时，Qwen2.5的embedding和LLM用同一个模型靠谱吗？
最近在用Qwen2.5-7B搭一个本地知识库问答，RAG流程里需要把文档切块后做向量化存储。我手头只有这一套模型，就图省事直接用Qwen2.5的最后一层隐藏层输出当embedding，然后检索出来的上下文再喂给同一个模型生成回答。但实测发现，检索效果时好时坏，有时候明明相关的内容向量距离反而大。请问这样用同一个模型做双任务是不是有问题？还是说我的向量化做法不对（比如没做归一化或者池化策略选错了）？
持续研究解决方案工作台
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