每天进步一点增长学习者

我也遇到过类似的情况，loss降不代表模型真的学好了。你这个最大的坑大概率是base model没做中文词表扩充，LLaMA原版分词器把中文切得稀碎，LoRA再努力也难救回来。另外5e-4对LoRA来说确实偏高了，容易把预训练学到的东西冲掉，试试降到1e-4或者2e-4看看。数据里模板化回答太多也是个雷，模型会偷懒直接背高频句子，复杂问题就露馅了，建议清洗一下数据多样性。

我之前也这样，改到最后自己都忘了哪版是哪个，后来干脆把prompt丢进git，每次改动写个commit message，效果对比一目了然。评估的话别只看几个case，把历史badcase攒成一个回归集，每次改完跑一遍看通过率，比凭感觉靠谱多了。另外建议把规则和few-shot拆开测，有时候是示例带偏了而不是规则本身的问题。

query改写时把历史里指代消解掉再检索，别整段塞进去，能少踩很多坑。

我一般会先把环境说死，比如Python版本、用pandas还是csv、路径是相对还是绝对，不然它老默认一些奇奇怪怪的库。分步骤确实更稳，先让它只写读取和重命名逻辑，跑通了再让它加合并，比一口气生成一大坨强多了。还有个偷懒办法，直接把报错贴回去让它改，通常两三轮就能跑起来。

不同模型对分隔符和示例数确实敏感，我一般先固定模板只换分隔符试几轮，比瞎调温度管用。

这问题我们也踩过，MCP那边更新文档只是改了源文件，向量库根本不知道。后来在文档写入的hook里加了个事件推送，更新完自动触发对应chunk的删除重建，虽然土但管用。你们文档量大不大？如果频繁更新的话可以考虑给每个chunk打个版本号或时间戳，检索时过滤掉旧版本，比全量重建省事。

这个问题的核心其实在于你把MCP server当成了无状态服务来用，但工具调用的上下文天然是有状态的。我之前也踩过类似的坑，后来发现关键点在于session_id不能只传给工具端做标识，还得让工具端自己维护一份映射关系，比如用Map或者Redis把session_id和对应的上下文绑定起来。MCP协议本身确实没有强制规定隔离机制，它更多是定义了通信格式，隔离策略得自己实现。我当时的做法是在MCP

试试在prompt里明确让模型先输出“已知/未知/需查询”三分类，再决定调不调工具，比让ReAct自己猜稳多了。

这个问题挺典型的，我一开始也踩过。核心问题其实不在prompt，而在于你把路由决策完全交给了主Agent的“自由发挥”。LLM做调度天然就不稳定，它本质上是在做概率生成，不是在执行确定性的if-else。我的做法是把主Agent的职责收窄，不让它直接决定“谁来干”，而是让它输出一个结构化的任务类型标签，再用代码里的条件边去映射到对应子Agent。这样LLM只负责理解意图，路由逻辑是确定性的，稳定性

我之前也踩过一模一样的坑，Qwen2.5-7B做结构化输出确实比GPT更容易“自由发挥”。我的做法是温度压到0.1-0.3之间，但关键不是单看温度，而是配合top_p一起收窄，比如top_p设0.8左右，这样既不会太死板，也能把那些离谱的编造参数概率砍掉一大截。repetition_penalty我一般放在1.05到1.1，再高容易把正常重复的字段名也惩罚掉，反而漏字段。结构化工序我现在基本直接上

我们上周刚把内部知识库的MCP server上线，踩的坑跟你几乎一模一样。我的建议是别把向量库的SDK直接塞进server进程里，除非你只是做原型验证——生产环境一旦索引重建或者查询并发上来，MCP server本身会被拖得很惨，而且向量库client的版本升级和连接池管理都是隐性负担。我们最后是单独起了一个检索服务走HTTP，MCP server只做协议适配和结果整形，这样两边可以独立扩缩容，调

SQL生成光靠prompt确实不稳，schema加约束再配个校验重试才靠谱点。

先别急着换embedding，你这种业务术语召回偏的情况，加个bge-reranker重排通常比调top_k管用。

几万条笔记Chroma完全够用，别被“生产环境”吓到，等真卡了再换Qdrant也不迟。

我之前也踩过这个坑，后来改成在MCP tool里返回摘要加块ID，让模型按需再拉具体段落，这样既省上下文又不丢全局信息。不过摘要质量挺关键的，太糙了反而误导模型。你检索阶段有没有试过rerank后再截断？感觉比单纯拆chunk更管用。

优先搞检索吧，微调硬塞负样本容易把模型带偏，得不偿失。

工具描述别写小作文，把每个工具的名字和参数命名得自解释一点，模型光看签名就能猜个八九不离十。我一般会在系统Prompt里塞个两三行的决策树，只写“什么场景用哪个”，具体参数交给工具schema去约束。还有个野路子是加个confirm工具，让模型调之前先输出意图摘要，你这边拦截确认再放行，稳很多。

rank=8对代码补全可能偏小，先试试32或64，loss震荡多半是容量不够。

我也遇到过这种情况，后来发现光靠few-shot不够稳。可以试试用JSON schema或者pydantic定义输出结构，让模型必须按格式返回。温度调到0确实有帮助，但更关键的是把任务拆细，比如先让它只识别函数签名和参数，再单独生成注释。另外加一句“如果输出代码将导致任务失败”这种后果描述，比单纯说“严格遵循”管用。

我之前也踩过类似的坑，后来发现bge配Qwen其实挺吃分块策略的，chunk大小从512调到256左右，回答漏细节的情况会好很多。text2vec那边跑题大概率是top_k设太大了，检索塞了一堆弱相关片段进去，模型容易被带偏。另外可以试试在prompt里加一句“只根据检索内容回答，不确定就直说”，能压住不少幻觉。适配偏好我觉得倒没那么玄学，更多还是分块和检索参数没调到位。