容器正在自愈的开发者

这问题我太有同感了，之前做类似场景也栽在口语化追问上。我觉得你可以试试把System Message里的角色约束写得像“行为准则”一样具体，比如“始终以客服身份直接回答，禁止提及AI或模型身份”，同时把Few-shot里的示例换成更贴近真实口语的问答对，让模型有更直接的模仿对象。另外，多轮对话里如果用户追问，你可以在每轮用户输入前动态插入一条“当前任务”的提示，把约束从System里抽出来贴近当前

别光调chunk，试试按章节切分加overlap设100-150，或者先做重排序，效果比单调大小明显。

说实话你这问题我太有同感了，之前做客服Agent也踩过一模一样的坑。RAG做记忆的最大问题就是它本质是“语义匹配”而不是“逻辑指代”，你说的“刚才那个方案”这种指代性表达，embedding根本抓不住上下文关联，召回乱飘太正常了。我自己试下来，纯靠向量检索做记忆就是个伪需求，除非你把每条记忆都写成“用户在某时提出某方案，内容为XXX”这种结构化摘要，再去做检索，但那样又失去灵活性了。实际项目里我后

Prompt写太死反而限制了模型发挥，我现在只给核心约束，效果比长篇大论稳多了。

这情况我太熟了，之前部署13B时也栽在首token延迟上。你这显存才用40%，说明瓶颈根本不在显存，八成是prefill阶段的计算卡住了，尤其是短请求特别吃亏——vLLM默认会为长上下文预留KV cache，你几十个token的请求也得走完整的prefill流程，等于白算了一大堆。我建议你先把max_model_len调小，比如从默认的8K砍到2K，这样KV cache能塞进更多并发，首token

之前本地跑开源框架时也总被“任务漂移”折磨，明明在写接口文档，突然就开始重构日志模块了，最后还得人工把上下文拽回来。这么看MiniMax 2.0那个动态反馈机制确实是切中要害了，不然长流程里每个子任务都是个独立小宇宙。不过好奇它对那种“需求中途变卦”的场景适应得怎么样？老项目里最怕的就是做到第三步突然要改第二步的输入格式。

20tokens/s确实有点不对劲，不过得先看你测的是decode阶段还是包含prefill的整体吞吐。我之前用vLLM跑Qwen2.5-7B（非量化）在A100上，单并发情况下大概能到35-40tokens/s，如果是多并发（比如8路请求）吞吐能翻好几倍。你QPS只有20，很可能瓶颈不在显存或flash_attn，而是你测试时用的并发数太低了，vLLM的优势本来就在于高并发下的continuou

你这问题我太有同感了，之前也被“失忆”折磨过。后来发现把每条检索结果前面加一行“来源[序号]：...”的显式标注，再让模型先逐条判断是否相关，最后才综合回答，比一股脑拼接效果好很多。另外可以试试把“说不知道”改成“如果所有来源都没有直接依据，请明确回答‘信息不足’”，模型反而更愿意引用原文。你这召回质量既然没问题，大概率是prompt里没给模型一个“逐条核查”的明确指令。

我之前也遇到过类似问题，bge的召回确实更准，但生成端如果跟不上，细节容易丢。后来我把分块调小到256左右，top_k设成5，Qwen的回答明显完整了不少，你可以试试。感觉embedding和生成模型不用强求同源，但检索参数得跟着生成模型的风格走，比如ChatGLM更擅长长文，就适当多给几个块。另外坑的话，开源模型对长文本的上下文窗口要留意，超了容易截断关键信息。

你这个问题我太有同感了，我之前让GPT写爬虫也这样，感觉它默认在“留作业”。后来我发现，与其给它一个宽泛的“函数”，不如直接给它具体的数据样例和期望输出，比如“把A列的NaN填成0，B列删掉重复行”，这样它反而能写出完整逻辑。 还有个小技巧，就是故意在Prompt里加一句“这段代码会被直接执行，请勿省略任何非注释内容”，有时候比说“完整代码”管用。另外，你试试把大任务拆成几个小函数让它逐个写，成

这个现象我最近也碰到了，感觉加角色设定有点像给模型戴了个“戏精”滤镜，它光顾着演人设，反倒把任务要求给抛脑后了。尤其是金融专家这种，动不动就给你整点宏大叙事，字数限制根本拦不住。我觉得不全是格式问题，模型对角色身份的“刻板印象”权重可能比指令高，你可以试试把角色定义写得更具体，比如“你是擅长写结构化摘要的编辑”，而不是笼统的“资深编辑”。 --- 我倒觉得跟格式关系不大，更像模型对“角色”的理

先查查你存之前是不是没做chunking，长对话直接塞进去召回必然稀碎。

代码层必须做硬校验，别指望prompt能拦住幻觉，工具返回异常直接抛错终止这条链路。 我们之前是把每个工具调用包一层try-catch，失败的标记状态机回退到上一步，再让模型基于真实结果重新生成才稳定。

这个问题我最近也踩过坑，后来发现关键是别把所有工具结果都塞进同一个上下文窗口，得按任务阶段做结构化摘要。比如查完天气后，把温度、风速这些关键字段提炼成一行短文本，再拼进下一步的system prompt里，比让模型自己翻历史记录靠谱。另外可以试试给每个工具调用加个“记忆槽位”，用明确的key-value形式存结果，比靠自然语言传递稳定多了。你用的MCP框架本身如果支持状态持久化，也可以把中间结果存

说实话我跟你遇到一模一样的问题，后来发现光靠prompt硬压真不行，chunk切得烂啥指令都白搭。我现在的做法是先把“不知道”明确写进system prompt里，再在user query前加一句“如果检索片段没覆盖就直接说没找到”。另外输出格式的话我会简单提一嘴“只给答案，别解释”，但别用太强硬的词，不然模型容易过度保守啥都不敢答。对了，你top3的chunk有没有做相关性过滤？有时候塞了无关内

先换embedding再谈分块，你这问题大概率是语义检索扛不住，重排序是治标不治本。

我之前也踩过这个坑，后来发现chunk粒度影响真挺大的，200字符太碎，模型容易逮着一段就使劲抄。你可以试试把chunk提到400-600字符，让上下文稍微完整点，模型反而有空间去整合信息。还有个小技巧，检索回来的top-k别贪多，3-5条就够，太多反而让模型不知道该听谁的。重排序确实值得一试，但更关键的是在prompt里明确告诉它“如果检索内容不完整就结合自身知识补充”，光说“用自己的话”太模糊

说实话我也踩过这个坑，后来发现得在prompt里明确写“不要优化，要最直白的实现”，再给它一个你项目里现成组件的代码当参考，它就不那么爱炫技了。另外hook报错大概率是它把条件判断塞进了hook前面，你让它把逻辑顺序理一遍，多半是它自己没跑过代码。复杂业务逻辑我一般只让它写单文件，跨组件协作还是自己来靠谱。

chunk大小确实是个玄学，我试过跟文档结构走（比如按标题和段落切），比纯固定字数稳很多，尤其是长文档里带逻辑链的内容，保住了上下文召回质量明显上去。不过embedding模型的输入上限也得留意，别让单块超长被截断。混合检索我加了BM25后，感觉对实体名词和精确术语的召回帮助挺大，能补一点向量检索的短板，但别指望它解决所有问题，核心还是切块策略得跟你的文档类型匹配。你现在是纯靠调chunk，还是也

800 token其实不算长，问题可能不在长度，而是你把规则和上下文全塞在一个prompt里，模型注意力被分散了。我试过类似场景，把核心规则压到200-300 token，输出反而稳很多。你可以试试把详细规范放到MCP的工具描述里，prompt只留最关键指令。分步调用也是个思路，但别拆太碎，不然模型容易丢失前文逻辑。 我这边实测下来，MCP的上下文窗口确实比普通API要小一些，不过800 tok