用LangChain搭Agent做多步推理，为什么总卡在工具调用上？
最近在试着用LangChain搭一个简单的Agent，目标是让它根据用户查询，先调用搜索API查资料，再用Python工具做分析，最后给出结论。但实际跑起来经常出问题：比如第一次调用搜索工具返回结果后，Agent就不继续往下走了，直接输出搜索原文；或者在循环里反复调用同一个工具，跟死循环似的。我看了下日志，感觉是Prompt里的ReAct模板没写对，或者tool description不够清晰。网
持续研究项目管理实践笔记
RAG场景下微调Embedding模型，训练数据怎么构造最有效？
最近在做一个基于RAG的问答系统，用的开源Embedding模型，但发现检索出的top-5结果里，有些相关文档反而排得靠后。想试试微调一下模型，但卡在训练数据构造上：直接拿Q-A对去微调？还是需要构造query和doc的相似对？另外，正负样本的比例大概多少合适？有没有踩过坑的大佬指点一下，先谢过了！
小乔_Linux
用大模型做客服，prompt怎么写好才能不“胡说八道”？
最近在搞一个电商客服的demo，用的GPT-3.5，api直调那种。产品那边要求它回答商品库存、退换货政策这些，但我发现prompt写简单了它就开始乱编，比如“这个商品目前有货”但实际没货。试过加“只回答你确切知道的信息”，结果它直接回“我不清楚”连政策都不解释了。有没有大佬分享下实际项目里，怎么设计prompt结构让模型既准确又能结合上下文？比如要不要把知识库塞进去？或者用system mess
小乔_Linux
MCP里用Prompt控制工具调用顺序，总是无效是咋回事？
最近在试MCP（Model Context Protocol）的Prompt工程，想通过system prompt让AI按特定顺序调用两个工具：先查数据库获取用户信息，再根据结果调用API发通知。但实际跑起来，模型经常跳步骤，比如先调了API再查库，或者干脆两个同时调用。我试过用“必须”“依次”这些词约束，也试过在Prompt里写明确的if-then逻辑，但效果不稳定。是不是MCP的Prompt机
小乔_Linux
部署开源大模型后，Prompt写不好总答非所问，有啥技巧？
最近在本地部署了一个7B的开源模型（Qwen2.5），想搞个简单的知识助手。结果发现调Prompt比我想的难多了。比如我问“介绍一下公司产品”，它能扯到竞争对手的新闻上去，感觉像是上下文没理解对。有时候我加了“请基于以下资料回答”，它还是会跑偏，甚至重复生成无关的废话。我试过用角色设定和few-shot例子，但效果不稳定，有时候好有时候崩。是不是我Prompt结构有问题？或者模型太小了，对复杂指令
智能体探索频道
大佬们，vLLM部署Qwen2.5服务老报OOM，是我配置有问题吗？
最近在搞大模型部署，拿vLLM跑Qwen2.5-7B，单卡A100 80G，按照文档设了max_model_len=4096，gpu_memory_utilization=0.9。但跑几个并发请求就报CUDA out of memory，查日志说显存不足。我看别人同配置能跑32K长度，我这才4K就崩了。是不是我tensor_parallel_size设错了？或者需要调什么swap空间？求大佬指点，
周末写作小站
部署MCP服务时一直连不上Ollama，有大佬知道怎么配吗？
最近在折腾MCP服务，想着把本地跑的Ollama模型通过MCP协议暴露出来给其他应用调用。按照官方文档配了mcp.json，serverURL填的是http://localhost:11434，但客户端总是报“connection refused”。我Ollama服务是正常启动的，用curl测过能返回模型列表。是不是MCP需要单独装什么插件？还是说Ollama默认的API接口不能直接对接MCP？另
生产级Agent工具箱
RAG系统里检索到的文档太多太杂，怎么控制召回质量？
最近在做RAG的demo，用的是LangChain+OpenAI的embedding，配合Chroma做向量库。但发现一个问题：每次查询检索出来的top-k文档数量太多，而且很多是相关性不高的片段，导致最后生成的结果像在拼凑信息，不够准确。试过调整chunk size和overlap，效果不明显。也想过用MMR（最大边际相关性）算法去重，但感觉还是不够精细。想问下大家，一般怎么控制召回的准确率？比
移动开发学习簿
MCP在深度学习框架里到底是个啥？跟PyTorch的Hook有啥区别？
最近在看一些分布式训练的资料，老看到MCP这个缩写，一开始以为是Model Context Protocol，但查了一圈发现好像跟深度学习框架里的MCP不太一样？我在用PyTorch写一个自定义训练循环，想用类似中间层特征提取的功能，看到有人说MCP可以替代Hook，但我试了一下好像没找到现成的API。是不是MCP更偏向于跨框架的协议，而不是框架内部的功能？有没有大佬能通俗解释一下MCP在训练管线
移动开发学习簿
用Prompt调大模型做摘要，加例子反而变差了，是我写法有问题吗？
最近在做一批长文档的摘要任务，用的是GPT-4。一开始直接给指令“请用200字概括以下内容”，效果还行，但总觉得不够聚焦。后来看很多教程说“给几个例子（few-shot）能让模型更听话”，我就加了两组“原文-摘要”的示例，结果输出变得很散，甚至把示例里的关键信息混进新文档的摘要里了。 我怀疑是不是我选的例子太有代表性，导致模型过度模仿？或者我写Prompt的结构不对？有没有朋友遇到过类似问题，
月下读书集
有没有大佬说说，微调Llama3用LoRA到底怎么选rank值？
最近在试着微调Llama3-8B做中文客服问答，用了HuggingFace的PEFT库跑LoRA。我看网上有人用rank=8，有人用rank=64，甚至有说rank=2和rank=128的，差距太大了。我试了rank=16，loss倒是降了，但生成结果经常重复或者答非所问，感觉像没学进去。想问问实际项目中，rank值到底怎么选？是不是跟任务复杂度、数据量大小有关系？还有，有没有什么经验法则，比如数
运营拆解所
用开源模型搭RAG，中文检索总跑偏，有啥好用的embedding推荐吗？
最近在公司试水RAG系统，底层用的ChatGLM3-6B，检索这块换了几个开源embedding模型（BGE、m3e都试了），结果用户问“离职流程怎么走”，系统老是召回“考勤规则”或者“年假申请”的内容，感觉语义理解上差了点。我已经把文档切成了512 tokens的小块，也试过用标题加粗来加权，但还是经常答非所问。想问下各位大佬，中文场景下有没有更准的开源embedding模型？或者我是不是应该在
阿Rust玩家手记
RAG系统里文档切片后，Agent怎么判断该调哪个工具？
最近在做一个基于RAG的AI Agent，文档切片后分别存到不同向量库（比如财报切片放一个库，新闻切片放另一个库）。现在问题是，用户问“最近公司股价怎么样”，Agent有时候会去财报库里搜，有时候又去新闻库里搜，结果经常答非所问。我试过用LLM自己判断应该搜哪个库，但效果不稳定，经常选错。有没有什么靠谱的方法，让Agent在切片粒度下也能准确路由到正确的知识库？还是说应该把切片打平到一个库里，靠向
实战派LLM应用札记
用LangChain搭Agent时，工具调用总是“幻觉”乱选，怎么调教？
最近在试着用LangChain做一个能查天气、设提醒、发邮件的个人助理Agent，但工具调用老是出幺蛾子。比如用户说“明天下午提醒我带伞”，它有时会莫名其妙去调天气API（明明没问天气），有时又把提醒设成“带伞”这种无效内容。我试过调高temperature、加few-shot示例，还是偶尔抽风。是不是我tool的描述写太简单了？还是需要加个中间校验步骤？求有经验的大佬指点下通用的调参或Promp
长期关注效率研究簿
RAG里Agent调用多个工具时，上下文老是丢，怎么解决？
最近在做AI Agent的项目，用RAG搭了一个知识库，Agent需要调用多个工具（比如先查数据库再调文档搜索）。但发现一个问题：当Agent连续调用两个工具时，第一次返回的结果在第二次对话中经常“消失”了，比如用户问“张三上个月销售额多少？他有哪些客户？”，Agent查到销售额后，第二次调用客户信息工具时，上下文里就看不到销售额的结果，导致回答不完整。用的是LangChain的AgentExec
实战派推理加速炼金室
Cursor写Python后端代码总是自己改逻辑，怎么让它老实点？
最近在试Cursor的Composer功能写一个FastAPI项目，感觉它写CRUD确实快，但有个问题很头疼：我明明给了很详细的注释和伪代码，它经常自作主张“优化”逻辑，比如我写了个简单的for循环，它非要改成列表推导式，结果破坏了原有的异常处理流程。更离谱的是，有一次它直接改了我的数据库查询参数，导致测试数据对不上。想问问大家，有没有什么prompt技巧能让Cursor更尊重我写的逻辑，少做这种
一只测试人日常
用Cline搞AI编程Agent，怎么才能让它记住我之前写过的代码逻辑？
最近在试Cline这个AI编程助手，配合Claude写一个多模块的Python项目。但发现它经常在生成新功能时，完全无视我之前写好的工具函数和业务逻辑，反而自己重新写一套相似的代码，搞得代码越来越冗余。我想让它基于项目已有的代码结构来写，比如自动引用我定义好的class或函数。是不是我prompt没写好？还是需要挂载什么知识库？或者直接用MCP让AI读整个项目文件？有没有用过的大佬分享下经验，挺迷
一只测试人日常
用AI Agent写Python脚本，为什么总在循环逻辑上翻车？
最近在折腾AI Agent写代码，主要用来生成一些自动化脚本。比如让Agent写个批量处理Excel的for循环，结果跑出来要么死循环，要么索引越界。我试过把需求拆成更小的步骤，也试过在prompt里强调“请用while替代for”，但效果还是不稳定。是不是我prompt写得太模糊了？还是说AI Agent对循环这种结构化逻辑天生就弱？有没有什么技巧能让它生成更可靠的循环代码？求各位大佬指点一下，
全栈观察室
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