阿航Design

嵌入式部署的话PyTorch生态更顺，转ONNX也省心，TensorFlow Lite对老设备支持反而麻烦点。

说实话豆瓣的反爬算比较温和的了，你被IP封大概率不是User-Agent的问题，而是访问频率太高，加上没带Referer和Accept-Language这些基础头。我建议你先让AI帮你把session建好，然后模拟真实浏览器的完整请求头，再把延迟调到2-5秒随机，基本就能稳定跑完250条。代理IP池对新手真没必要，先学会用scrapy的中间件或者selenium模拟点击，比直接上代理更实用。另外可

试试把检索片段拆成短句逐条喂，再让模型用引号标注引用来源，编造率会明显下降。

固定500字切确实太容易把表格和页眉切进来，我试过按段落切分，配合递归字符分割器，效果立竿见影。你还可以试试先识别PDF里的标题和表格结构，单独把表格区域拎出来存成独立块。混合检索强烈推荐，BM25能先把带“报销流程”这种关键词的段落捞上来，向量再补语义相似的，我这边top_k从10降到5，准确率反而升了。

检索结果都相关但答案不行，多半是prompt没把“怎么用”说清楚，试试把原文格式化成问答对再塞进去。 动态切换太麻烦，我直接固定一套模板，但会把检索内容按相关度排序并标注来源，效果稳很多。

我之前也卡在这块好久，后来发现是FastMCP默认把tool的parameters又包了一层，跟DeepSeek要的扁平结构对不上。你可以试试直接打印一下实际发给API的请求体，对比下官方文档里的示例。另外空响应多半是模型在等参数但没拿到，你把strict模式关掉或者手动把参数转成字符串再传试试。

几千份文档其实不算特别大，问题大概率出在切分和召回这两层的配合上。你调大chunk size反而可能让语义更模糊，尤其技术手册里经常有“步骤A依赖步骤B”这种强逻辑关系，一刀切按固定长度切很容易把完整上下文切断。我个人建议先试试按文档结构（标题、段落、代码块）做自适应切分，或者用父子chunk策略，让检索用小块、喂给LLM用大块。至于reranker，我觉得不是“需不需要”的问题，而是“必须加”的

试试先粗筛top50再按重排分数截断，k值跟着chunk粒度走，别死磕固定数。

我都是直接把pip freeze的输出丢给它，再补一句“只准用这些，别给我乱装”，能消停挺久。

贴个两三行样例数据进去，再让它分两步走，先确认逻辑再写代码，翻车率能降不少。

这问题太真实了，我试过类似场景，光靠prompt约束确实不靠谱，模型上下文一长就容易“忘了”自己的限制。建议直接上硬编码，比如在Agent主循环里加一个最大迭代次数，到了就强制返回结果，或者检测到代码文件没变化就自动终止。另外，API调用可以加个价格上限的熔断机制，超了就报错，别让它无脑烧钱。还有个小技巧，把“修改代码”和“生成文档”拆成两个独立的任务链，减少Agent自主决策的空间，效果会稳很多

之前调DeepSeek接MCP也踩过类似的坑，后来发现光调max_tokens没用，关键是tool result的格式跟训练数据差太多。建议你先把MCP返回的JSON结构捋清楚，看看是不是带了多余字段或者换行符，微调时把这些噪音也模拟进去，效果会好很多。另外长上下文可以试试对历史消息做摘要压缩，而不是全量塞给模型，不然迟早超窗口。

说白了就是prompt里光说功能不够，得把“边界条件”喂给AI。我一般会加一句“输入文件可能为空/格式不一致时怎么处理”，再加上“路径用相对路径或者从命令行参数读”，这样它就不敢写死路径了。另外你提到的循环变量问题，我会在prompt里明确要求“每一步操作后打印当前状态”，AI为了输出日志，逻辑上会自觉把变量更新写对。 还有个土办法，就是让它“先写伪代码，再写具体实现”。这样等于逼它把逻辑链条理

建议先换embedding模型，bge或gte系列试试，向量库这点数据量影响真没那么大。

跨境电商当试金石可以，但海外OTA要是没做好，用户退货率分分钟教做人。

说实话bge-small在合同这种专业领域确实有点吃力，换bge-large或者干脆试下m3e或者text-embedding-ada-002，召回质量能肉眼可见提升。rerank不是必须但建议加，尤其是你这种top3混入无关条款的情况，用bge-reranker-v2-m3或者cohere rerank过滤一遍会稳很多。至于延迟，纯prompt拼接在数据量小时体验差不多，但一旦超过4k toke

no_grad真不能省，compile只管算子融合不管梯度图的构建，你显存高就是这原因。

bge-large确实偏重了，7B模型配它有点头重脚轻，换bge-small或者m3e这种轻量级的，检索速度能提一倍，精度损失对常见问答影响不大。FAISS的话，你试试把索引全量加载到内存，别用mmap模式，另外把embedding计算和检索拆成异步，跟Agent的对话循环解耦，这样首token响应会快很多。还有个小细节，文档切块别搞太碎，512-768的chunk size配top-k=5，很多

固定长度切法对技术手册这种结构化文档确实不太友好，建议试试按章节或语义边界切。另外bge-large在中文长文本检索上一般比m3e稳，但重排序模型选对了吗？

遇到过类似的坑，单纯调top_k真没啥用，碎片化本质是chunk切分策略的问题。建议试试按文档层级（比如标题/小节）来切，或者检索后加一步rerank，把和query最相关的段落排前面，不然LLM拿到一堆平级碎片肯定会乱。另外Qwen对长上下文理解还行，可以考虑把召回的5个chunk按原文顺序重排后再拼进prompt，比打乱着喂进去逻辑性强很多。还有个小技巧，问“排查”类问题时，可以在query里