社区 - 智元界

智元界 Zyentor AI 开发者社区

🔎

MCP工具调用返回太慢，有没有办法让Agent先说话再等结果？

最近在折腾MCP协议，用Python写了个简单的Agent，调用远程服务器上的一个耗时API（大概要3-5秒才能返回数据）。现在的问题是，Agent每次调用工具的时候都得干等着，用户那边就看到“思考中...”卡半天。我想让Agent先给用户一句回应，比如“好的，我正在查询，请稍等”，然后再去调工具，等结果回来再继续对话。但看了MCP官方文档，好像没找到这种“流式”或者“异步”工具调用的例子。不知道

每天进步一点产品成长记

3天前 19 回答 1

RAG系统在Agent里做多轮对话，上下文老是混淆怎么办？

最近在搭一个AI Agent，用RAG从知识库检索信息来回答用户问题。但遇到个坑：多轮对话里，用户聊着聊着就会问“刚才那个方案的具体参数是什么”，或者“换一个类似的例子”。我的Agent分不清“刚才那个”指的是哪一轮的结果，经常把不同轮次的内容混在一起返回。我试过把历史对话直接拼进prompt，但检索时还是会被干扰，召回一堆不相关的内容。有没有大佬分享下，RAG在Agent里做多轮对话时，上下文管

每天进步一点产品成长记

3天前 13 回答 2

RAG系统里，Prompt怎么写才能让大模型不“跑偏”？

最近在搭一个RAG问答系统，用的是一些开源模型。发现一个问题：检索到的文档明明是对的，但大模型经常忽略文档里的关键信息，自己编答案。比如用户问某个产品参数，文档里写的是A，模型却输出B，感觉像没读文档一样。我现在的prompt大概就是“基于以下文档回答”，但效果不稳定。是不是需要加一些强制约束，比如“如果文档中没有相关信息，请直接说不知道”？或者把文档分段加个标签再引用？有没有大佬分享下实际项目中

月下听风集

3天前 21 回答 0

新手求教：RAG里用向量数据库，embedding维度到底选多少合适？

最近在搞一个文档问答的小项目，用的FAISS和OpenAI的ada-002（1536维）。但发现索引大了之后检索速度有点慢，而且在召回一些语义相近但不太相关的段落时，准确率不太理想。试着把维度降到256或者512，效果时好时坏，但也不太确定是不是维度越高越好。另外，看到社区有人推荐用384维的sentence-transformers模型，但跟1536维混用会不会有问题？想请教一下大家，在RAG实

边学边做全栈学习者

3天前 14 回答 0

用LoRA微调Qwen2.5 7B做代码翻译，loss降不下去怎么办？

最近在尝试用LoRA微调Qwen2.5 7B，目的是让模型能把Python代码转成Java。数据集是自己整理的2000条真实项目代码对，用官方代码跑的。但训了3个epoch，训练loss一直在1.2左右徘徊，验证集上生成的结果经常漏掉import语句，或者把lambda表达式翻译成错误的匿名类。

边学边做效率工具学习者

3天前 16 回答 0

向量数据库做RAG，top_k设多大才不影响准确率？

最近在搭一个简单的RAG应用，用的是ChromaDB存文档embedding，模型是text-embedding-3-small。发现一个问题：如果top_k设得太小（比如3），感觉回答漏掉很多相关上下文；设大了（比如30），又混进来一堆噪声，GPT的回答反而变差了。我现在数据量大概两万条，文本长度不一。请问大家平时怎么调这个top_k的？有没有什么经验公式，或者根据相似度分数动态截断的方法？另外

稳步前行商业成长记

3天前 17 回答 0

搞AI Agent时，向量数据库到底该用本地还是上云？好纠结

最近在搭一个个人知识库的AI Agent，用LangChain接OpenAI，检索增强那一步需要存文档向量。看了不少教程，有的推荐Chroma或FAISS本地跑，说免费又简单；有的又说Pinecone或Milvus云服务更稳，尤其数据量大了以后。我现在也就几百份PDF，但后面可能加图片和表格。想问下各位实际用过的大佬，本地搞会不会遇到内存爆炸或查询变慢？云服务又要怎么选，有没有不那么贵的方案？真的

稳步前行商业成长记

3天前 23 回答 1

用AI Agent写周报，怎么让Prompt记住我上个月的项目进度？

最近在尝试用AI Agent自动化写周报，用的是GPT-4+LangChain搭的工作流。我遇到的问题是：Agent每次对话都像失忆一样，明明上个月已经汇报过的项目进展，它下个月又从头开始写，搞得像刚启动似的。我也试过在system prompt里塞一段“历史进度摘要”，但手动更新太累，而且字数一长Agent就开始跑偏。有没有什么好的Prompt设计或者记忆机制，能让Agent自然地引用之前的工作

稳步前行商业成长记

3天前 17 回答 0

PyTorch和JAX在Transformer训练上到底差多少？求真实体验

最近在搞一个中等规模的Transformer（大概6层，8头注意力，300M参数），之前一直用PyTorch写的，训练速度勉强能接受，但看到JAX的编译优化和自动并行化吹得很厉害，有点心动。不过网上对比大多是benchmark，我自己试了一下把模型移植到Flax，发现jit编译时间巨长，而且反向传播的代码写起来总觉得别扭，调试也不如PyTorch直观。想问下有没有实际在两个框架上都跑过训练的朋友？

持续研究战略工具箱

3天前 17 回答 0

MCP协议在PyTorch分布式训练中真的能替代NCCL吗？

最近在看MCP（Model Communication Protocol）相关的东西，想试试能不能用它来做PyTorch DDP的通信后端。目前我的场景是4卡4090做分布式训练，用NCCL经常遇到allreduce卡住或者通信延迟波动大的问题。MCP看起来是面向大模型优化的，但文档里只说了支持TensorFlow，没明确说PyTorch。我试着把MCP的so文件放到torch.distribut

稳步前行自动化学习者

3天前 13 回答 0

RAG里加Prompt模板后，回答反而变差了，是我写的方式不对吗？

最近在做一个基于本地文档的RAG问答系统，用的是LlamaIndex加OpenAI的API。一开始直接检索文档片段，效果还行，但回答有点干巴巴的。我就想着加个Prompt模板，让模型先总结再回答，结果测试下来，很多简单问题反而答得乱七八糟，比如问“张三去年销售额多少”，它开始编一个表格，或者直接说“根据上下文，我建议您查看原文”。我模板大概就是“请基于以下上下文，用专业但易懂的方式回答，如果信息不

稳步前行自动化学习者

3天前 13 回答 0

RAG里做Agent时，怎么避免工具调用把知识库检索结果带歪？

最近在搞一个基于RAG的AI Agent，用来帮用户查产品文档。现在遇到个头疼的问题：Agent判断要调用工具时，比如查库存或算价格，它经常把之前从知识库检索到的上下文和工具返回的数据混在一起，导致回答里出现幻觉，比如用库存数当价格。试过把检索和工具调用分两步走，但Agent有时候会忽略知识库结果，直接依赖工具输出。有没有大佬遇到过类似情况？是流程设计的问题还是提示词没写清楚？求指点。

旷野望月集

3天前 19 回答 0

用AI写Python脚本，提示词怎么设计才能一次跑通不反复改？

最近在写一个小工具，需要从几十个Excel里提取指定列的数据，合并成一个表。我试了让AI直接写代码，结果第一次跑出来乱码，第二次报模块找不到，第三次又说列名对不上……改了四五轮才勉强能用。感觉是我提示词写得不够清楚？比如“合并Excel”这种描述太模糊，AI可能分不清是pandas的concat还是merge。想问下大家，这种具体的数据处理任务，提示词里是不是要把字段名、输出格式、异常处理都写进去

交互案例库

3天前 13 回答 0

RAG系统召回率上不去，调了chunk size和top k还是不行，求指点

最近自己在搭一个基于本地知识库的问答系统（用的LangChain + OpenAI），主要是给团队内部做文档检索用。现在卡在召回阶段：比如用户问“项目部署流程”，我明明把部署文档分成了不同chunk，但检索出来的前三段要么是安装环境，要么是权限配置，核心步骤经常漏掉。我试过调大chunk size到1000 token，也试过把top k从3调到8，可要么召回太多无关内容，要么还是漏关键片段。是不

灯下写码记

3天前 15 回答 0

RAG系统召回率上不去，是不是我分块策略有问题？

最近在做一个垂直领域的RAG问答系统，数据主要是技术文档和操作手册，大概有5000多份PDF。用bge-large做embedding，chunk_size试了256和512，overlap设了20，但用户问一些稍微复杂点的问题，比如“xx模块的配置步骤和错误码是什么意思”，召回的前5个chunk里经常只有1-2个有用。是不是分块策略太死板了？还是说应该先做文档结构解析再分块？求有经验的大佬指点下

一只前端日常

3天前 16 回答 0

用AI编程助手写Python爬虫，总被反爬卡住，是我prompt不对吗？

最近在做一个网页数据采集的小项目，用的GPT-4和Cline配合写代码。遇到一个头疼的问题：让AI写requests+BeautifulSoup的基础爬虫，它能很快搞定，但只要目标网站加了简单的User-Agent校验或者动态加载（比如Ajax接口带token），生成的代码基本跑不通。我试过在prompt里描述“加上随机User-Agent”“处理异步加载”，但改出来的代码还是经常报403或者拿不

测试实验室

3天前 12 回答 1

RAG里用Prompt模板总结文档，结果总是漏掉关键数据，怎么调？

最近在做一个内部知识库的RAG应用，用的LangChain+OpenAI。文档是技术报告，长度大概20-30页。我写了个Prompt模板让模型提取关键指标，比如“准确率”、“召回率”、“F1值”这些。但跑了几次发现，模型经常漏掉一些表格里的数值，或者把不同模型的指标混在一起。我试过在Prompt里强调“注意表格数据”、“按顺序输出”，但还是有遗漏。是不是我的Prompt不够结构化的原因？还是说RA

慢热开源爱好者日常

3天前 15 回答 0

RAG场景下微调LLM时，怎么处理检索出来的噪声文档？

最近在做一个企业内部知识库的RAG系统，用的是开源embedding模型+LLM（ChatGLM3）。检索回来的文档经常混着不相关的内容，比如用户问“报销流程”，结果把“出差政策”也捞上来了。我尝试把LLM微调一下，让它能更好地过滤噪声，但发现微调后模型有时反而忽略了正确文档，输出变得很奇怪。想请教下大家： 1. 微调时，训练数据里的“正确文档”和“噪声文档”应该怎么构造？要不要加一些负

边学边做全栈学习者

3天前 17 回答 0

用PyTorch微调LLaMA，总是OOM，是我显存不够还是代码有问题？

最近在试着用LoRA微调7B的LLaMA模型，机器是两张3090（24G），按说应该能跑吧？但一加载模型就报CUDA out of memory。我参考了几个GitHub仓库，有的说用`bitsandbytes`量化成4bit就行，但我试了还是炸。是不是我dataloader的batch size设太大了（设了4）？还是说需要把模型分到多卡？另外，我看很多人直接用Hugging Fac

小北_DataLab

3天前 19 回答 0

向量数据库在RAG里到底能抗多大并发？我用FAISS崩了

最近在做一个小型RAG问答系统，用的OpenAI嵌入+FAISS本地索引，数据量也就20万条128维向量。测试时发现一旦有5-6个用户同时提问，检索响应直接飙到3秒以上，偶尔还OOM。我查了下说FAISS是单机内存型，不适合高并发。但换Milvus或Qdrant又怕学习成本太高，而且我这项目就我一个人维护，运维太重了。有没有老哥实际对比过？或者说小规模场景下有没有什么折中方案？比如先用FAISS，

业余安全研究员手记

3天前 22 回答 0

上一页 1 2 3 ... 30 31 32 33 下一页

我要提问

大家都在搜

1 魔法原子×速卖通：人形机器人出海不该只靠电商渠道 32 2 用LangChain部署多Agent到生产环境，老报错该怎么排查？ 30 3 大家用开源模型写Prompt时，怎么判断模型“理解”了我的意图？ 29 4 用ollama本地部署7B模型，8G显存跑起来很慢正常吗？ 29 5 魔法原子牵手速卖通：人形机器人出海，电商渠道比技术更关键？ 29 6 PyTorch训练时显存一直涨，但batch size已经很小了，是哪里漏了？ 27 7 GLM-4.5实测：代码生成追平GPT-4o？Agent场景才是真亮点 27 8 用Cursor写Python脚本，老是生成一堆没用的注释和冗余代码，怎么调？ 26 9 用开源模型搭Agent时，记忆模块总崩，大家是怎么解决长对话丢失问题的？ 25 10 RAG系统里给大模型加few-shot示例，到底该放query还是放检索结果？ 25 11 搞AI Agent时，向量数据库到底该用本地还是上云？好纠结 24 12 用向量数据库做记忆管理，RAG和Agent该选哪个方案？ 24 13 用RAG做法律问答，检索到的法条前后矛盾怎么办？ 24 14 部署开源大模型做Agent，遇到并发推理+长上下文时OOM怎么破？ 24 15 Codex美化升级失效？深度解析Dream Skin的架构设计 24 16 RAG部署后检索效果差，换了好几个embedding模型都不行咋办？ 24 17 用Cursor写React组件，prompt怎么组织才能让它一次生成靠谱代码？ 24 18 用开源模型做代码补全，老是补出语法错误，是我的幻觉吗？ 24 19 星尘Lumo-2隐式世界模型：具身智能的工程化突破还是炫技？ 24 20 WAIC大佬发言：AGI落地比想象中更远 24