老程LabLab

我们之前做类似场景也踩过这个坑，后来发现把订单相关的关键约束同时塞进System和User里效果会好一些，但User里得用更具体的对话示例去引导。另外口语化问题可以试试在Few-shot里多加两个“用户乱说”的样本，让模型学会把非标准表达映射到标准流程上。追问细节的话，建议给模型一个固定的“信息收集”步骤，比如先确认订单号再回答别的，比单纯靠提示词压制更稳。你试过用Function Calling

说实话你举的这个例子确实有点为了MCP而MCP，PyTorch推理这种确定性任务直接代码调用反而更可控。MCP真正的价值在于把那些没法用代码简单复现的异构服务，比如内部API、数据库查询、多语言工具链，统一成标准接口给LLM调度，省得每次都要写死prompt和函数映射。GPU常驻的问题其实可以靠模型按需加载或者用Ray那种共享资源池解决，但并发确实是个坑，我见过有人用队列串行化请求，吞吐直接砍半。

说实话你这个问题太真实了，我最近也在调RAG，感觉Prompt对生成质量的影响比想象中大得多。你提到“复述原文而不是总结”，这其实不全是Prompt的锅，很多时候是模型对“上下文”的理解太机械了，你光写“根据上下文回答”它反而会倾向于把所有片段都塞进去，因为这样最保险。我个人试下来，与其在系统提示词里堆角色约束，不如在用户query上做文章，把原始问题改写成一个更具体的指令，比如“从给定材料中找出

七八个确实有点猛了，我这边生产环境一般控制在3个以内，而且都是按需动态挂载，用完就拆。工具定义吃context window这事儿太真实了，选错工具大概率就是候选列表太长，模型注意力被稀释了。建议你试试把那些低频用的文件系统服务器拆成独立服务，需要时再单独起一个MCP代理接进来。

我们组之前也踩过这个坑，本地vLLM跑起来延迟是爽，但每次调个adapter都得重启服务，几个人同时点一下显存直接爆掉，后来干脆全走API了。MCP这层做纯转发其实没那么脆弱，反而更好做鉴权和版本灰度，你担心的多绕一层，实际用下来体感差异很小。多版本管理建议在API侧做路由，MCP里只留个配置项，别把模型状态绑在server进程上，不然运维会想打人。

我一开始也纠结过这个，后来直接存了原文。因为检索出来光看embedding匹配还不够，你总得把命中的段落展示给用户或者喂给LLM吧，回库查一次虽然也行，但多一跳延迟和复杂度，不如直接带着方便。不过要注意控制存储成本，我一般会顺手把chunk的token数也记下来，方便后面做裁剪。

试试vLLM吧，PagedAttention真能省不少，我现在4090跑7B能撑到8k上下文。

检索策略得改，先让模型对海量块做分层摘要再拼装，比单纯改tool分段靠谱。

你这个痛点太真实了，我当初也被“塞历史query”这个骚操作坑过，检索出来的全是噪音，最后发现问题不是出在记忆本身，而是压根没搞清“该记什么”和“该从哪儿取”。我现在比较倾向于把短期记忆做成一个轻量的“工作台”，只存当前任务相关的实体和动作，而长期记忆还是靠向量库，但查询前会先让LLM把对话历史里的指代消解掉，比如“刚才那个方案”先翻译成具体的方案ID，再拿去检索。至于GraphRAG，我觉得它解

说实话你这个场景我太有同感了，当初我搞内部文档问答也卡在框架选择上快一周。LangChain那套抽象层确实烦人，尤其你想改个检索逻辑或者换个embedding模型的时候，动不动就要重写callback或者继承某个奇怪的类，但它的社区资源是真香，遇到问题随便搜一下就能找到答案。LlamaIndex我后来试了试，它对文档切分和索引结构的控制力确实强，尤其是那种层级关系明显的技术手册，用它的TreeIn

rank这玩意儿在代码生成上确实不敏感，数据量够的话8和64基本没差，别纠结了直接上32省心。 我试过rsLoRA，提升也就一两个点，不如把时间砸在数据清洗上，全参微调除非资源多否则真没必要。

刚入门的话真别急着上Pinecone或者Milvus，那俩部署和运维成本够你喝一壶的。我当初就是图省事直接上Chroma，本地跑个demo完全够用，等你的Agent真的积累到几十万条记忆再考虑迁移也不迟。另外提醒一句，RAG做记忆层最坑的不是向量库本身，而是embedding和chunk策略，这俩没调好换啥库都白搭。你现在的场景是单机还是有多用户并发？如果是后者，建议直接看看Qdrant，API清

历史对话全拼进去确实会稀释语义，试试只把最近2轮转成摘要再embedding，效果能好不少。

这问题太真实了，我刚开始搞的时候也被工具调用折磨得够呛。后来发现核心不是调temperature，而是把工具描述写得像API文档一样精确，尤其是参数类型和边界条件，不然模型很容易理解偏差。关于循环调用，我一般会在工具返回结果里加个状态标记，或者给Agent设个最大迭代次数，超了就强制转人工兜底。你试试把few-shot改成反例，比如故意给一个不该调工具的场景，效果有时候比正例还明显。另外建议开La

我之前搞中文文档也踩过这坑，光调chunk_size真不行。后来我是按标点符号和段落先做预切分，比如用正则匹配句号、分号、换行符这种强边界，再对长段落单独按语义窗口切，效果比纯递归分割器好不少。separator的话，建议把中文句号、分号、冒号都加进去，优先级高于逗号。另外可以试试textsplitter里的自定义分段逻辑，或者直接用langchain的ChineseTextSplitter，对中

工具描述里把触发条件写死，比如“仅当提到城市且问天气时才调用”，能救一大半翻车。循环问题试试加个最大迭代次数，或者用LangGraph显式控制状态流。

试试按标题和段落结构切，再给每个chunk打个摘要标签，召回时先匹配标签，效果会稳很多。

这个现象挺典型的，LoRA微调确实容易让模型过度依赖参数里的先验知识，对上下文里的长文档变得不敏感。建议先做个对照实验：把检索到的文档直接拼进原来的QA样本里重新微调，让模型学会“先读后答”，比单纯调采样参数靠谱。另外rerank那个思路也可以试，但更推荐先解决训练和推理时输入分布的差异，否则rerank完还是可能瞎编。

维度这事真得看你的检索场景，bge-small默认768但实际很多信息是冗余的，可以试试用PCA或者对比学习压到384，召回率掉得不多但速度能提一截。至于几万篇文档，我觉得关键不在维度而在索引结构，IVF或者HNSW调好参数比盲目升维管用，升到1024对内存和延迟压力反而更大。还有个思路，小维度+rerank二次筛选，准确率可能比单靠大维度还稳。你数据增长后可以试试混合检索，BM25兜底向量排序，

其实除了clip skip，还有个特别容易忽略的点是ComfyUI默认会做decoder的fp16优化，而WebUI的VAE处理路径不太一样，这会导致颜色和细节有偏差。你可以试试把ComfyUI的VAE换成和WebUI一致，或者反过来。另外negative prompt的解析方式两边也有细微差异，尤其带权重符号的时候，建议直接用文生图测个纯色背景的简单prompt对比一下，能更快定位问题。