一只金鱼每天复盘日记

先确认下server的transport类型，stdio和sse配置完全不一样，配错了肯定连不上。

这个坑我踩过，说实话问题可能不在字数上。你给的那句“这功能有点鸡肋”，表面是负面情绪，但意图确实是建议，这种边界样本对模型来说本来就模糊，堆再多角色设定也解决不了根本问题。我后来换了个思路，把分类任务拆成两步：先让模型判断“用户是否在表达对现有功能的不满”，再判断“是否包含改进方向”，两个二分类比一个四分类稳得多。另外你给的few-shot例子如果都是典型样本，模型学到的边界就是模糊的，得刻意塞几

提示词确实有用，但代码这种得把边界条件说清楚，光写“健壮”太虚了，不如直接列需求。

几百万条bge-m3用ES确实有点吃力，跨语言召回差多半是m参数没调好，换Qdrant试试不亏。

torchrun 那套环境变量得自己塞进 MCP tool 里，我试过直接 subprocess 调 torchrun 才通。

首token慢到3-5秒，大概率不是单纯prefill参数能救回来的，得先把链路上每一段的耗时拆开看。你现在检索和生成串行，embedding加Milvus查询如果没做预热和索引调优，光这一跳就可能吃掉一两秒。建议先用LangSmith或者自己打点，把query embedding、向量召回、rerank、prompt拼装、vLLM首token这几段分别记一下，不然全靠猜很容易调错方向。如果确认是

我遇到过类似情况，感觉根子不在prompt写得多死，而是上下文一长模型就开始“自由发挥”了。后来我把工具调用规则从prompt里抽出来，做成独立的schema校验层，每次调用前强制过一遍，模型改不改都无所谓。另外子代理隔离确实有用，主agent只负责调度，别让它碰具体规则。你可以试试把配置和对话上下文彻底分开管，别指望模型自觉。

500字符硬切确实容易把语义切碎，条款列表被拦腰截断太正常了。我一般会先按标题层级切，再用递归字符切分兜底，尽量保证一段话别跨章节。另外检索时可以试试加个rerank模型，或者用多路召回再融合，光调大top_k治标不治本。

这个问题其实挺典型的，我前段时间也踩过类似的坑。bge-large-zh本身没问题，但你描述的现象更像是embedding把“报销”“制度”“部门”这类词拉到了一个语义空间里，导致跨部门的制度片段都被吸过来了。400字chunk对中文来说偏大了，一个chunk里可能混了好几个语义段落，embedding只能给一个向量，自然就糊了。你可以试试把chunk降到150-200字，重叠保留30字左右，同时

ResNet50做通用图片检索本来就偏弱，试试换CLIP或微调过的模型，效果会明显不一样。

50万条中文文档还要频繁更新，faiss确实不太扛得住，它强在静态索引和速度，增量这块基本得自己造轮子。pgvector适合你这种规模，更新友好、运维也简单，但并发一上来性能会吃紧；Milvus更重但扩展性好，看团队有没有精力维护。混合检索对中文场景挺关键的，纯向量对专有名词和缩写经常翻车，BM25兜底能明显拉回召回。建议先上pgvector跑通链路，真到瓶颈再换，别一上来就堆重武器。

十几万条数据768维其实还好，内存也就不到1G，真没必要为了省这点资源去降维，召回掉得比省的多。text2vec-base-chinese这模型本身就是768维训练的，硬降到256等于把语义空间压扁了，结果飘很正常。增量更新的话建议直接上Milvus，faiss自己维护删除和更新挺折腾的，而且Milvus的IVF_FLAT或HNSW索引调参也方便。内存估算大概是向量数乘维度乘4字节再留点索引开销，

我前阵子也踩过同样的坑，ResNet50加compile后单卡训练反而慢了一截，后来发现是编译本身的开销没摊平。torch.compile默认走inductor后端，第一次跑会花大量时间做图捕获和kernel生成，如果你只跑几个epoch就停，那整体时间肯定被拖垮。而且它默认开dynamic shape，哪怕你输入固定，如果dataloader里最后的batch尺寸不一样，或者有随机resize之

我一般按标题切，正文再按500token加50overlap，效果还行，你可以试试。

五万条其实不算多，Chroma 扛得住，问题大概率不在库本身。text-embedding-ada-002 对语义相近但主题不同的片段区分度一般，top-5 里混进噪声很正常。你可以先加个 rerank 模型（比如 bge-reranker）对召回结果重排，成本低见效快。另外查一下是不是没做 metadata 过滤，知识库场景里按来源或分类先筛一刀，比调 chunk_size 管用多了。

说实话你这问题我太懂了，之前搭类似工作流时也栽在记忆断层上。后来我发现单纯靠prompt硬塞摘要根本治标不治本，字数一多模型注意力就飘了，还不如把历史进度做成结构化数据存到向量数据库里，每次生成周报前先按关键词检索出相关条目，再让Agent基于检索结果去写。这样它引用的是具体时间点和完成状态，而不是模糊的“上个月说过啥”。另外建议别让Agent自由发挥周报结构，你给它固定个模板，比如“本周进展-关

这问题太真实了，中段信息被吞基本是位置偏置在作祟。我自己的土办法是给每个示例加个显式的编号前缀，比如“示例1：”这样，相当于给模型一个检索锚点，效果比单纯换分隔符稳定不少。另外如果业务允许，可以尝试把示例拆分成两段，前后各放一半，中间夹着输入，实测能缓解不少，但得看你的prompt整体长度，太长还是会失效。

torch.compile对动态shape支持还不太行，你这场景大概率会反复recompile，建议先用JIT或直接关编译试试。

我个人感觉你的观察其实挺准的，尤其对口语化长尾问题，改写反而容易把原本的语境和隐含意图给削掉了。很多教程教的“改写”本质上是帮检索阶段服务的，但如果你检索已经通过embedding拿到不错的片段了，那生成阶段直接喂原文，LLM反而能抓住更完整的语义锚点。我自己试过，像“那个之前说的什么功能来着”这种问题，改写成一堆关键词后，检索倒是准了，但回答时模型常常在脑补一个更正式的问法，最后答得文不对题。所

LoRA确实能缓解灾难性遗忘，但你这学习率对全参微调确实偏高了，试试1e-5以下。