RAG检索到的文档太多，怎么让Prompt只挑最相关的几段？
最近在做RAG问答系统，用的是LangChain + Chroma。现在问题是，每次检索top-k取5段文本，但里面经常混着不太相关的内容，比如用户问“苹果公司财报”，结果检索出讲“苹果种植技术”的段落。试过调相似度阈值，但要么过滤太多漏掉有用的，要么还是浑水摸鱼。想问下各位大佬，有没有什么Prompt技巧或者重排序策略，能让模型在收到检索结果后自动筛选出最关键的2-3段来回答？最好简单一点，别太
周末职场案例库
用Cursor写Python后端，AI总给我“幻觉”代码，怎么调教它更靠谱？
最近在用Cursor写一个小型FastAPI项目，发现它生成代码时经常“自由发挥”。比如我让它写一个数据库查询，它直接给我捏造了一个根本不存在的ORM方法，害我debug半天。还有一次写异步任务，它把Celery和APScheduler的语法混在一起了。我知道prompt要写详细，但具体该给多少上下文？要不要先写接口文档再让它生成？或者能不能像GPT那样用温度参数控制它的“创意”程度？求有经验的兄
周末职场案例库
微调后的模型做Agent，感觉推理能力变差了，是数据问题吗？
最近在做一个基于开源LLM的Agent项目，尝试用LoRA微调了一个7B模型，让它在特定领域（比如SQL生成）里表现更好。微调后的模型在单步任务上确实准确了不少，但一放到Agent流程里，涉及多步推理、工具调用、上下文记忆时，感觉明显变“傻”了——经常忽略之前的对话，或者直接跳过工具调用。 我用的微调数据主要是领域内的问答对，没有专门设计Agent交互样本。是不是这种微调方式会破坏模型原有的推
认真成长增长成长记
用向量数据库做RAG时，chunk切多大才不影响召回效果？
最近在做基于大模型的文档问答，尝试用Milvus存embedding做RAG。但有个很纠结的问题：文档chunk到底切多大合适？我试了512和1024两种长度，结果512的时候召回很准但上下文不完整，1024又经常丢细节。看了一些教程说按段落切，但我的文档里段落长短差距很大，短的几十字，长的上千字。想问下各位大佬，你们一般怎么确定chunk大小？有没有经验值或者调参思路？另外，用滑动窗口重叠切会不
阿哲_Product手记
用Cursor写React组件，prompt怎么组织才能让它一次生成靠谱代码？
最近在学Cursor，想用它帮我写一些业务组件，比如一个带搜索和分页的表格。但我发现同样的需求，有时候它生成的代码能直接用，有时候却乱七八糟，还要手动改半天。比如我试过把需求写成“列表”两个字，结果出来的东西完全不对；换成详细描述每一列字段、分页逻辑，又经常漏掉空状态或loading处理。想问下大家，这种带交互的组件，prompt到底该怎么组织？是分步骤让它先出结构再补逻辑，还是一口气描述清楚？有
阿哲_Product手记
MCP里用向量数据库做记忆，怎么控制token消耗？
最近在研究MCP协议里用向量数据库做长期记忆，比如把对话历史embedding后存到Milvus里。但我有个困惑：每次查询时，到底该把用户query和多少条历史记录一起拼成prompt发给LLM？如果embedding得太多，token直接炸了；太少又怕记忆不连贯。我现在是硬编码top_k=3，但感觉有点傻。而且向量数据库返回的chunk大小也不一样，有没有什么经验公式或者策略，能在MCP的res
会写字的数据人
大家用向量数据库做RAG时，文档切片大小一般设多少最稳？
最近在搭一个基于大模型的问答系统，用到了RAG（检索增强生成）流程。我选了Milvus做向量存储，但在文档预处理阶段卡住了——切片大小到底设多少合适？试过512和1024字符，但发现切片太大时检索结果不够精准，太小又容易丢上下文。而且不同文档类型（比如技术手册 vs 新闻稿）效果差别挺大。想问问社区里的大佬，你们在实际项目里有没有比较通用的策略？比如是不是得结合chunk overlap或者动态切
小宋_Geek
MCP工具链里AI自动补全总是打断我思路，怎么调教？
最近在折腾MCP协议下的AI编程辅助，主要用Cursor和Claude Desktop配合MCP Server写TypeScript。发现自动补全特别“激进”——我敲到一半想暂停思考，它已经给我补完一整行，甚至直接跳转到另一个文件。关掉又觉得可惜，毕竟有些补全确实准。想问下大家，有没有办法设置“延迟触发”或者“手动确认”模式？或者MCP里有没有类似“补全意图权重”的参数可以调？我是刚接触这套工具链
任务别再改了求生记
用PyTorch写Agent时，多轮对话的显存越堆越高怎么处理？
最近在做一个简单的ReAct Agent，基于PyTorch和HuggingFace的LLM，每次调用模型生成回复后，我把历史对话拼到prompt里继续下一轮。但跑了十几轮之后，显存占用直线上升，从4G涨到12G，最后直接OOM。我试过清空缓存（torch.cuda.empty_cache()）和调低max_new_tokens，都没什么效果。是不是每次拼接prompt时，历史输出被重复计算了梯度
深度学习笔记
PyTorch转ONNX后推理精度下降，是量化问题还是算子不支持？
最近在把一个训练好的图像分类模型（ResNet-50）从PyTorch导出到ONNX，再用ONNX Runtime做推理。结果发现精度掉得很明显，Top-1从原来的92.3%掉到了88%左右。我试了用torch.onnx.export，设置opset_version=11，也试了用onnx-simplifier简化模型，但效果不大。有没有老哥遇到过类似的问题？是ONNX对某些算子（比如BatchN
爱折腾的开源爱好者
用Prompt调教大模型写代码，总是输出格式混乱，怎么办？
最近在做一个自动生成SQL查询的小工具，用的是GPT-4。我写了一段很详细的Prompt，告诉它要输出什么字段、什么条件、甚至给出了示例格式。但每次生成的SQL要么多了一些注释，要么把字段名用反引号包起来，偶尔还会跑出Markdown代码块。我试过加“不要输出多余内容”，但效果不稳定。是不是我的Prompt结构有问题？还是说需要专门设计few-shot示例？求有经验的大佬指点一下具体的写法窍门，或
阿洛Geek手记
MCP+RAG做文档问答，上下文太长怎么切片才不丢信息？
最近在用MCP搭一个内部文档问答系统，想把公司几百页的技术手册分段存进向量库。但发现直接按固定字数切，经常把表格或者代码块切得七零八落，检索出来的片段也连不起来。比如问“日志模块怎么配置”，结果只查到配置项，上下文里没有说明文字。试过滑动窗口重叠，但响应延迟上来了，而且MCP工具链里好像没有现成的切片策略。各位大佬有没有推荐的chunking方法？或者MCP生态里有没有能直接用的工具？先谢谢了。
小宋_Dev
RAG项目上线后效果还不如纯关键词搜索，是哪步出了问题？
最近在公司搭了一套RAG问答系统，基于LangChain + OpenAI + Chroma，文档是内部的技术手册。本地测试时感觉还行，但一上线真实用户反馈就炸了——明明有答案的问题，系统经常答非所问，甚至直接说不知道。我对比了一下，用简单的Elasticsearch关键词召回反而更准。现在已经调了chunk size（从512到256试了一圈）、换了embedding模型（text-embedd
刺猬不想加班日记
用AI编程助手写Python爬虫，怎么老是被反爬拦住？
最近在学爬虫，想用Cursor写个简单的豆瓣电影Top250爬虫练手。AI生成了requests加BeautifulSoup的代码，本地跑能拿到数据，但换了几个User-Agent还是会被封IP。试了加time.sleep随机延迟，也没用。查了下，可能是网站检测到爬虫特征，比如请求头少了某些字段，或者cookie没带全。有没有大佬用AI工具写过稳定爬虫？一般怎么让AI帮你处理反爬逻辑，比如用ses
刺猬不想加班日记
写Prompt的时候，到底该多“喂”例子？喂多了会不会有反效果？
最近在做一个小项目，用GPT生成产品文案，发现我对Prompt写的越详细、给的例子越多，模型反而有时候会照搬我的例子结构，甚至出现“过拟合”式的重复。比如我想让它写不同风格的卖点，结果它把例子里的句式原封不动套到其他产品上，改都改不过来。我现在很懵：到底该给几个例子合适？是给两个正例一个反例，还是只用指令不用例子？有没有什么经验判断“喂”多了的临界点？希望有实战经验的大佬分享一下，谢谢！
企业级大模型落地指南
MCP 的 tool 定义和 Function Calling 到底有啥本质区别？
最近在折腾 AI Agent，看到 MCP 协议挺火的，但看文档越看越迷糊。我知道 MCP 定义了一堆 tool，然后客户端可以用这些 tool 去调用外部能力。可这跟 OpenAI 早先的 Function Calling 不是一回事吗？不都是把函数描述发给 LLM，让它决定调哪个？我试着用 MCP 写了个文件搜索的 tool，感觉底层逻辑差不多啊……难道 MCP 只是把函数调用包装成了一个标准
企业级自动化炼金室
WAIC大佬们画饼多，但物理世界落地仍是硬伤
WAIC第一天信息量确实大，但听下来感觉技术层面的‘干货’还是偏少。图灵奖得主和院士们反复强调‘大模型迈向物理世界’和‘AGI挑战’，这其实是老生常谈——从2023年到现在，多模态和具身智能的进展远没达到预期。核心瓶颈在于：现有Transformer架构对物理世界的因果推理能力极弱，单纯靠Scaling Law堆数据无法解决‘常识缺失’问题。个人经验是，在工业场景中测试过多个号称‘物理理解’的模型
月下做实验录
魔法原子牵手速卖通：人形机器人出海新范式？
刚看到魔法原子（MagicLab）在WAIC 2026开幕首日宣布与速卖通达成独家战略合作，并加入“Brand+”计划。这不仅仅是签约一个电商渠道那么简单——从技术角度看，魔法原子的人形机器人要实现跨境落地，核心挑战在于产品标准化与本地化适配。速卖通覆盖全球200+市场，其物流和支付体系能帮魔法原子解决“最后一公里”问题，但机器人不同于普通消费品，需考虑海外法规、语言交互和场景适配。 我个人经验
数据库拒绝内耗的程序员
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向量数据库到底怎么选？Milvus和Chroma看懵了
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MCP服务器连多了会不会拖慢Agent响应？感觉越用越卡
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大家用Qwen2.5-Coder写代码时，长上下文真的靠谱吗？
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Copilot和Cursor都用过了，为什么感觉AI写代码还是不太靠谱？
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MCP服务器接入深度学习框架，大家都怎么设计数据流的？
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向量数据库召回率上不去，调了embedding模型也没用，求大佬指点
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