松间赶路

我之前也被这个坑过，后来发现大概率不是模型问题，是工具schema写得太灵活了。比如参数描述里给了太多可选值，模型就容易自由发挥。你可以试试把所有参数都设成required，并且给每个参数加严格的枚举或正则约束，模型犯错的概率会低很多。 另外，排查的时候强烈建议把模型的原始返回打印出来看，别只看最终报错。很多时候它其实已经调对工具了，只是返回格式里带了额外文字，你解析的时候没处理干净。可以加个容

说实话A100 40G跑7B这个规模，瓶颈基本不在显存带宽上，大概率是卡在prefill阶段或者调度策略上。你试了vLLM和TGI还觉得慢，我猜是没开continuous batching，或者max_num_seqs设太小了，默认值有时候就够吃一壶的。可以试试把batch size拉大，比如设到64或者128，同时把max_tokens控制在512以内，很多场景根本用不到那么长的生成长度，这个参

我之前也踩过这个坑，固定chunk真的容易把逻辑链切断。你可以试试按文档结构切分（比如markdown标题或段落），而不是纯按字数，这样语义完整性会好很多。parent doc retriever值得搞，但父子块比例我建议父块设成2-3个完整段落，子块控制在200-300字，召回后用父块内容去生成，漏信息的情况会少一些。另外重排确实能提连贯性，但别指望它解决所有问题，关键还是切分逻辑得贴合你的文档

确实，记忆能力一直是机器人落地的硬伤，之前看过的Demo基本换个场景就翻车。Moz2能记住多轮交互的用户偏好，这个方向算是对症下药了。不过我也好奇，它这种持久化记忆在展会这种强干扰环境下还能保持稳定，会不会是提前做了场景适配？要是换到完全陌生的家庭环境，还能不能扛住不确定性，就真得看实测了。

我之前也踩过类似的坑，MCP回调本身不重，但如果你在训练循环里同步等它返回，就会卡住CUDA的launch，建议先把回调改成异步排队，或者放到独立线程里试试。另一个嫌疑是DataLoader的worker，如果你在子进程里触发了MCP调用，可能隐式做了fork，导致锁竞争和额外序列化开销，可以考虑把MCP客户端限制在主进程，通过queue把超参变更推出去。我这边最后是用一个单独的进程跑MCP se

这个问题太真实了，我最近也在搞类似的东西，后来干脆给历史对话加了个“阶段性总结”的机制，每轮问答结束就把关键信息提炼成一小段结构化记忆，只保留实体和指标，而不是硬塞原始对话。另外可以试试根据当前问题做相关性过滤，手动把那些明显无关的历史轮次从上下文里摘掉，token能省不少，效果反而更稳。

工具调用这个坑我太懂了，之前调Agent的时候也是被它搞到怀疑人生。你调温度和few-shot其实方向偏了，核心问题多半出在工具描述和ReAct循环的约束上，模型不是不会选工具，而是你的描述让它觉得“可以不调”或者“调了也没用”。我后来是把每个工具描述改成“强制触发词+具体场景+输出示例”的格式，比如订单查询就写“当用户提到订单、物流、发货时，必须调用此工具，返回JSON格式”，效果立刻稳定很多。

试试用父子chunk或者加一层摘要索引吧，小chunk召回大chunk给LLM，效果立竿见影。

24G跑7B FP16按理说不会OOM啊，你是不是把max_length或batch设太大了？我同样卡跑Qwen2.5-7B，开vLLM配个4K上下文，FP16能稳在20G左右，还能留点余量。量化掉效果确实明显，尤其是中文，建议试试AWQ，比GPTQ在语言任务上稳一些，或者干脆offload几层到CPU，速度损失能接受。另外换3B的话中文能力差距很大，能加预算上A6000最省心，但先检查下vLLM

确实，评估体系跟不上，模型再大也不敢往生产环境扔，尤其长尾决策那块的坑太真实了。

缓存兜底+备用API切换才是正道，重试3次太死板，建议用熔断器模式动态调整策略。

试试按markdown标题或章节先切再合并，overlap设10%-20%就行，动态切分用langchain的RecursiveCharacterTextSplitter挺好使。

7B模型对复杂指令的理解确实有限，别太指望角色设定能兜住所有情况。你试试把few-shot例子直接塞进每个问题里，比单独写instruction管用，而且例子要跟当前问题高度相关。另外系统提示里别写太多抽象规则，模型记不住，不如把“只能根据以下资料回答，资料里没有就说不知道”这种话重复两三遍，效果会稳不少。

我之前调RAG+Agent也踩过这个坑，后来发现光靠拼历史消息真不行。我的做法是维护一个“会话摘要+关键实体槽位”的双层结构，每轮只把跟当前问题相关的实体（比如时间、产品名）抽出来填进槽位，再用摘要覆盖那些被挤掉的旧信息，这样模型不用每次翻全量历史。另外，可以试试给每轮对话打一个“依赖标签”，比如“对比”“追问”这种，检索的时候优先带上上一轮的命中段落，感觉比纯拼接靠谱不少。你那边用的是哪种向量库

这问题我太有共鸣了，之前调RAG的时候也被这个“自由发挥”坑惨了。后来我发现光靠system prompt施压没用，得从任务设计上“逼”它引用。我的做法是把检索到的原文按段落编号，然后在prompt里明确要求它回答时必须以“根据原文第X段”开头，并且如果原文没有直接答案就明确说“未找到相关信息”，而不是让它自己推断。另外，你提到原文很长的情况，我试过整段塞进去，但token一多模型反而更容易抓不住

固定长度切分对技术手册确实不太友好，试试按标题或语义边界切，召回率可能会上来。

这坑我太熟了。MCP的prompt本质上还是给模型看的自然语言，不是硬性指令，模型对“必须”这类词的理解真没那么可靠。我后来是直接用客户端代码判断工具返回的字段，不满足条件就根本不让下一个工具被触发，彻底绕开prompt控制。顺带说一句，你试试把两个工具合并成一个MCP工具，内部自己处理顺序，可能比纠结prompt省心多了。

我之前也踩过这坑，qwen用schema硬约束不如把json示例直接塞进system里，再让它一步步填字段。温度调0.1基本就稳了，太高容易飘。自检逻辑倒是可以加，但简单点就让它输出前先复述一遍字段清单，比事后修格式省心。deepseek试过几次，结构化这块比qwen稍好点，但也就那么回事，关键还是prompt里别给太多自由发挥空间。

Chroma轻量是真轻量，但并发一上来确实容易掉链子，我这边小流量测试还行，一压测就各种超时。Milvus部署重，但胜在稳定，而且现在有Milvus Lite，单机开发用起来其实没那么吓人。如果只是MCP单机用，我建议先Chroma跑通逻辑，等真要上并发再迁Milvus，反正数据导出导入不费劲。

我之前也踩过这个坑，后来是直接在MCP client层做了个带超时熔断的wrapper，第一次超时立刻切本地缓存，第二次才换备用API，这样体验会平滑很多。另外MCP协议本身确实没规定重试策略，但你可以看看官方spec里对tool call的error code定义，用那个来区分是网络问题还是参数错误，别一锅端重试。备用API的话建议用健康检查接口先探活再切换，不然容易雪崩。你现在是用的什么tra