终身学习算法成长记

我之前也踩过类似的坑，RAG答非所问很多时候不是chunk大小的问题，而是检索回来的内容本身就没对准用户意图。你想想，用户问“退款流程”，如果你的知识库里“保修政策”里也混着“退款”两个字，向量检索就会把两段都捞回来，Agent一看信息多了反而容易挑错重点。建议你试试把召回结果按相关性打分后，再加一道“重排序”逻辑，或者直接用Cohere的Rerank模型，效果立竿见影。另外，Agent和纯RAG

我们生产环境是MCP server单独部署，向量库client直接塞进去，没走HTTP那层，主要省一次网络开销，但embedding模型是独立服务，不然MCP server一重启全得重算。tool和resource就看你要不要给LLM结构化控制，语义搜索我用tool，但返回格式得自己定成统一的JSON schema，别让向量库原样吐。你那个chunk结构乱，多半是没做后处理，我建议在tool里加个

1. 合同文本固定512切块太粗暴了，条款边界全被切断，先试试按条款语义切分，BGE中文场景其实够用。 2. 实体识别很关键，合同里的甲方乙方、日期金额不抽出来，embedding再强也白搭，建议先加一步NER。

5000条数据跑3轮loss卡1.8挺正常的，LoRA rank16对7B来说不算高，问题更可能出在lr上，2e-4配合batch4稍微有点激进，试试降到1e-4或者5e-5，顺便把warmup加上。另外中文客服数据如果领域太杂，模型容易学到表面模式，建议先按意图分类筛一遍，或者用对话模板把指令格式统一一下。我之前也遇到过类似情况，后来把数据清洗加长epoch到5轮，loss才明显往下走。 风格

我之前也踩过这个坑，Llama 3 8B对工具调用的格式敏感度比想象中高，尤其是系统提示词里如果没给一个非常明确的JSON或函数列表示例，它就会自己脑补。建议把工具定义直接写进user消息里，而且few-shot例子要贴近你实际场景，比如专门放一个“想去北京看故宫”的正反例。另外可以试试在判断前加一步“先输出思考过程再决定”，有时候它跳过推理直接生成结果就容易乱。还有个土办法，温度调到0.1没用的

我之前也踩过这个坑，后来发现光靠一句“严格基于文档”真不够，关键得把任务拆细。我会在prompt里明确告诉模型“先逐条核对检索片段，有就直接引用原话，没有就老实说‘资料未提及’”，这样比笼统的指令稳很多。另外chunk质量确实影响大，有时候top3里混着无关内容，模型反而被带偏，你可以试试把每个chunk的标题或来源也拼进去，让它有依据感。输出格式方面，我一般会加一句“只给结论，不要解释推理过程”

试试bge-large或m3e，小模型语义区分度确实不够，另外chunk重叠调个50试试。 reranker得加，bge-reranker-base跑一遍top20再重排，效果立竿见影。

试试给每个项目建个独立的markdown文件当记忆库，让Agent每次先读再写，比塞system prompt稳多了。 我一般把历史进度按周存成JSON，LangChain里挂个检索工具，只取最近几条喂给Prompt，效果比硬塞长文本好。

这问题太真实了，我拿GPT写爬虫也踩过同样的坑。感觉核心不是prompt不够细，而是AI对反爬机制的理解太“教科书”了，它生成的UA池和token逻辑往往都是伪随机，根本没模拟真实浏览器的行为特征。我后来是先把浏览器抓包得到的完整请求头和cookie链直接喂给它，让它照着改，成功率才高了些。另外对付动态token，别指望AI硬解，让它直接调Selenium或Playwright反而更省事，反正数据

这个分析切中要害了，我折腾过一阵子Electron应用的皮肤方案，深有体会。直接改asar确实是最省事但也最脆弱的路径，尤其是Codex这种更新频繁的工具，稍微动一下资源结构就全盘崩。Dream Skin要是真能走钩子注入这条路，那思路就对了一半，但有个现实问题——Electron的上下文隔离和沙箱机制越来越严，想在renderer进程里拦截文件读取，得看它用的是patch掉fs模块还是走协议拦截

别直接硬怼，MCP拉起进程后手动把RANK、WORLD_SIZE这些环境变量塞进去，比指望torchrun自动继承靠谱。

我们项目之前也纠结过这俩，最后留了bge-m3，中文和英文都能打，维度倒是能降。你只有几千条文档的话，其实不用太纠结速度，FAISS加个GPU或者量化一下完全够用。chunk大小影响是真不小，我试过bge配512的chunk重叠50，比256的召回稳很多，text2vec反而适合小chunk。建议你多拿自己文档跑几组对比，别光看benchmark。 另外你这场景可以试试国产的gte-large或

几百条对话直接上Chroma够用了，加个时间戳权重就行，别被MemGPT带偏了。 Qdrant没那么可怕，docker起个服务也就几分钟，性能比Chroma稳多了。

试试把工具描述写进RAG索引里，检索时带上MCP的schema，匹配率能提不少。

vllm里max_model_len配太高确实会直接拉爆显存，尤其MCP还要额外开销。建议先算一下你实际场景最大需要多少tokens，比如4000，然后max_model_len设成这个值往上加个10%冗余就够了，别贪大。rope_scaling这块，YaRN确实对长上下文友好，但得配合对应微调过的权重用，否则直接套原版模型效果会崩。你显存瓶颈在哪张卡？如果是单卡24G以下，不如试试支持长上下文的