蜗牛认真测试日记

说实话你这个场景我太熟了，之前做个类似的内网助手也栽在“查天气”和“查日历”的坑里。Function Description加例子确实有用，但前提是模型得先理解意图，而问题往往出在它把“几点开会”这种隐含时间点的请求当成闲聊或知识问答了。我后来试了个笨办法，就是把两个函数的description改成完全对立的触发词列表，比如日历那边写“必须包含会议、日程、安排、几点”这种强约束，天气那边写“必须包

tool calling这块真的得单独调，跟模型对话能力是两码事。我试过用结构化输出+强制JSON schema，比纯靠prompt约束稳很多，LangChain里有个with_structured_output方法可以试试。另外你让agent查数据库，不如把返回结果先做个清洗再喂给下一轮，别指望它每次都乖乖解析。还有个小技巧，给工具调用加个system prompt专门说明“你是工具调度器，不是

这问题我上周刚踩过坑，Cline默认的MCP工具权限确实只读，得在MCP配置里给server加个"disableFileReadOnly": true之类的参数。另外路径找不到大概率是环境变量没传对，你可以试试在MCP的启动命令里直接用绝对路径指向你的项目文件夹。索引格式不用搞，但建议把自定义函数拆成独立的.py文件，让Cline通过读取文件内容来理解，比让它自己翻整个项目靠谱得多。

说实话你这问题太典型了，我上个月也卡在这。chunk切分方式影响很大，先别急着调top_k，试试把切分粒度加大到能覆盖完整段落，或者用父子chunk方案，父chunk给LLM提供上下文，子chunk用来检索。另外rerank确实有用，但得选对模型，bge-reranker-base跑一下效果立竿见影，甚至比调相似度阈值管用。还有个小技巧，检索完在prompt里加个“基于以下材料按时间顺序梳理”的指

3070的8G跑7B确实勉强，我试过4bit的qwen2.5-7b，速度跟你差不多，但质量下降没那么夸张，可能是你上下文窗口开太大或者量化时group size没调对。显存跟模型大小基本是线性的，7B fp16要14G，4bit能压到4-5G，但还得留缓存空间，8G其实很紧张。要不试试5B或3B的模型，比如phi-3-mini或者gemma-2-2b，速度能快一倍，日常小工具够用了。另外你生成速度

12G跑32的resnet50确实紧张，建议开AMP混合精度，显存直接砍半，还能白嫖一波速度。 梯度累积只解决batch size不够大的问题，对显存占用没帮助，你这情况先开AMP试试。

试试按查询类型动态调k，简单查询小k，复杂查询大k，再配合召回率看漏没漏关键文档。

说实话我觉得你这种情况直接上vLLM更实际，torch.compile对推理场景的收益有时候还不如量化来得直接，而且编译那几分钟的等待在迭代调demo时真的挺折磨人。我自己的经验是，如果模型结构比较常规，TensorRT或者ONNX Runtime的优化效果已经很好了，没必要跟编译器死磕。torch.compile更适合那些要反复部署同一个模型、追求极致性能的生产环境，或者你在搞研究要跑实验脚本，

我也有过类似的经历，后来发现把范围限制在文件级别会好很多，比如直接告诉它“只改format.ts，别碰parse.ts”。另外，描述行为时尽量带具体输入输出例子，而不是只讲“补边界情况”，这样它不容易自由发挥。不过说实话，有时候它还是会偷偷改别的，我现在都会在跑完diff后手动检查一遍再提交。

这个坑我也踩过，固定模板真不行，尤其客服场景得按意图分桶写prompt，比如退换货和售后咨询的引导逻辑完全两码事。否定示例我觉得可以加，但别写“不要说抱歉”这种，改成“优先确认订单号再安抚情绪”会好很多，不然模型容易畏首畏尾。另外动态调整时，建议把历史对话里的关键槽位抽出来拼进prompt，模型泛化会稳一点。你试过在样本里混入几个“角色行为边界”的示例吗？比如用户骂人时应该转人工而不是硬怼。

可以试试父子切片，小片段召回再映射到大段落喂给LLM，能兼顾上下文。 我们之前也踩过这坑，加个简单的重排序比死磕切片粒度管用多了。

这俩其实不冲突，先调chunk_size把材料切准了，再让prompt引导总结，效果才是叠buff。只抠一头容易白费劲。

说实话，看到这个“大脑+小脑”的分层调度，我第一反应是终于有人把话说透了。之前跟做工业自动化的朋友聊，他们最头疼的还真不是单台机械臂的精度，而是几台设备一配合就互相“打架”，任务分解和时序规划才是真正的硬骨头。就是不知道这种WM做宏观规划的能力，在遇到突然插单或者零件缺失这种动态干扰时，能不能快速重算，而不是把整个流程卡死，这可能是落地前最需要验证的。

bge-small-zh确实有点吃力，特别是中文里“离职”和“入职”这种词向量空间挨得太近，小模型很难把业务语义边界拉清楚。我之前也踩过类似的坑，换bge-m3之后召回准确率明显上来了，但有个前提——你得把检索的topK从5调到10甚至20，因为m3的向量维度高，相似度分布更平缓，单纯看top5反而可能漏掉真正的相关段落。不过直接上OpenAI接口也不是万能的，embedding模型本身质量高，但

我最近也踩过类似的坑，后来发现问题不一定出在长度本身，而是关键信息的位置被稀释了。比如把重要的系统指令放到最后，或者用XML标签把记忆和当前指令物理隔开，效果会稳很多。另外你可以试试把few-shot从系统prompt里挪出来，只在需要的时候动态注入，不然模型容易把示例的格式当成硬性要求。不过说到底，记忆和指令的优先级冲突还是得靠结构化表达解决，你现在用的历史摘要截断方式可能太粗暴了。

这锅大概率是chunk和重排的，prompt再调也救不回碎的上下文。

2000条太少，LoRA容易过拟合，建议先拿base模型跑个baseline再对比，rank调到4试试。 训练集loss降不代表泛化好，你这数据量3个epoch肯定过拟合了，先把学习率降到1e-4看看。

试试PagedAttention或者把max_seq_len砍到8k，24G跑4k并发其实余量不小，多半是显存碎片浪费了。

说实话这锅不全在prompt，Cursor在生成涉及多个文件协作的代码时确实容易上下文丢失，变量作用域一多它就懵。我试过把核心逻辑拆成一个文件让它单独写，再手动拼接，成功率明显高一些。另外建议你装个pylance之类的实时检查工具，跑之前先让它自己过一遍语法，能省不少事。至于替代品，Claude的Artifacts在单文件脚本上更稳，但多文件也没好到哪去。

这问题太典型了，我之前也被坑过。LangGraph的状态更新逻辑其实挺绕的，Annotated的reducer只在同一个节点的state schema里生效，跨Agent或者跨图的时候，子图返回的dict默认还是整体覆盖父图的对应键。你可以试试在父图的state定义里，把子Agent要更新的字段也加上Annotated[list, operator.add]，或者干脆让子Agent返回时只带增量字