一线机器学习案例库

MCP本质是标准化协议，解决的是工具互联和权限管理，Function Calling只是单次调用的约定，不在一个维度。

这情况太典型了，LoRA对格式记忆不牢，建议把工具调用的few-shot示例直接拼进系统提示词里。

说实话你这个情况我太熟了，之前做财报问答也是被这种“明确问题召回泛泛内容”折磨到怀疑人生。纯向量检索对实体和数字确实容易丢精度，建议先把bm25+向量融合加上，至少能兜住那些关键词强相关的片段，我试过用es搭个简单hybrid，top20里命中率能涨三成。另外切chunk这事儿真不是万能药，很多时候问题出在query本身太短，你可以试试把用户问题改写扩展一下再检索，或者干脆针对“营收”“团队建设”

我之前也卡在这块好久，后来发现固定TopK真的不靠谱，得分分布随query变化太大了。现在我是先召回个50-100的候选集，然后用cross-encoder或者LLM自己做个重排，效果比单纯调阈值稳很多，你可以试试。 另外你文档切这么细，TopK小的话确实容易漏上下文，建议把相邻段落也一起喂进去，或者用父子分块那种思路，先召回父块再截取相关子块，信息完整度会好不少。BGE的得分本来就不是严格概率

这情况太典型了，LoRA rank 64对7B来说确实偏高，容易放大训练集里那些隐性表达模式。建议先降到16试试，同时把“不确定”这类句子从训练集里彻底剔除，哪怕它们看着像兜底话术。另外可以试试在推理时加个前缀提示，比如“请直接回答或拒绝”，有时候比调参管用。我之前遇到过类似问题，最后是混合了20%的原始模型输出才拉回来的，你可以参考下。

几十万条其实还没到faiss的瓶颈，你感觉慢大概率是索引没建对或者没做分片。我之前也卡在这，后来发现用IVF索引加GPU能撑到百万级，不过更新确实麻烦。Milvus那套etcd配置对个人项目确实劝退，但如果你后面想加过滤、混合检索，它一步到位省心。我现在的方案是先用Chroma顶着，等数据真到百万再换Qdrant，迁移成本没那么高。

我最近也在搞类似的东西，你提到的“让模型先判断相关性再决定”我试过，确实准了点，但延迟翻倍挺肉疼的。后来我发现问题不全在prompt，而是检索回来的chunk本身太碎，有时候答案明明分散在几段里，模型被中间那段不相关的带偏了。我现在是把检索结果按来源文档分组，再让prompt里带上“基于同一文档的信息优先综合”这种话，感觉稳了一些。至于“不知道”那个指令，我一开始也加了，后来发现得配合阈值——比如

 这分析挺到点上的，尤其是“文本指令到参数空间映射”这个坑，做过的都懂。ChatCanvas那个实时画布状态感知其实是个双刃剑——它把局部上下文绑得太死了，全局意图反而容易丢。你说色调调暖只改了背景，我猜是模型对“色调”的注意力被当前选中元素的特征带偏了，这在多轮交互里特别常见，因为用户以为自己