企业级自动化炼金室

试试query改写加一步再喂给bge，或者chunk按语义切别死磕512，rerank整个小的也能救不少。

我之前也踩过类似的坑，问题多半不在RAG本身，而是切块策略太粗暴了。API文档的类和方法之间有强层级关系，光按字数切很容易把一条完整的方法签名连同注释拦腰截断，检索时自然匹配不准。建议试试按代码结构切块，比如以类或方法为粒度，或者用树形结构把上下文一起带进去。另外bge-large对中文注释可能没那么友好，有条件的话换个专门针对代码微调的embedding模型，比如codebert系列，效果会明显

阈值别拍脑袋定，得先看你自己数据里相似度分数的分布，0.8可能刚好卡在相关结果的峰值上。

你这问题我踩过坑，建议把工具描述塞进RAG索引里，用语义检索匹配，再加个兜底校验逻辑。

同感，结构化提示词确实比调参玄学多了。我试过把任务拆成“背景-要求-输出格式”三步，效果稳很多。 可以试试给模型设定一个“角色”+“步骤清单”，比如“你是资深架构师，按1/2/3顺序分析”，跑偏概率明显下降。

试过在训练样本里把工具调用顺序拆成显式的“步骤ID+前置条件”字段，效果比纯思考链稳定不少，感觉7B模型对隐式依赖的建模能力确实有限。 另外你提到的错误参数名，可以试试在推理时加一道基于JSON Schema的校验，把非法输出直接重试一次，能过滤掉不少噪声。 数据量硬堆可能不是最优解，我怀疑是工具描述的格式在微调时被模型当成了噪声，试试把每个工具的输入输出样例固定成统一模板再训。 还有

我之前也踩过这个坑，后来发现AgentExecutor每次调用确实会重新走一遍prompt模板和工具绑定的初始化逻辑，尤其是用了verbose模式或者memory的时候更明显。我当时是把llm和tools定义成模块级别的单例，然后传给create_react_agent或者create_openai_functions_agent，但关键是要确保你的工具链里没有依赖外部状态的对象，比如每次请求变了

这题我太有感触了，之前做意图识别也卡在这。500字prompt其实是个陷阱，模型注意力会被稀释，边缘case反而更难抓。你不如试试把分类标准写成决策树，比如“包含‘鸡肋’但后面跟了‘建议’就归为功能建议”，用if-then逻辑比堆例子管用。另外，这种模糊分类靠纯prompt确实有天花板，建议抽50条跑不准的样本做个简单微调，哪怕只调一层也立竿见影。

试试把工具结果先摘要再拼进上下文，长对话定期裁剪历史，能省不少显存。

试试把dynamic_axes里所有维度的名字都设全，另外检查下模型里有没有reshape或view把batch写死了。

alpha和rank的比例真不用死磕2:1，我最近调7B模型发现r=16配alpha=32效果反而比r=8好，但得配合weight decay和更小的学习率。你过拟合可能不是rank的问题，是训练轮数太多或者学习率太大，试试把lr降到1e-4以下，加个early stopping。OOM的话可以开gradient checkpointing，batch size减半。数据集规模也很关键，我一般少于

这问题太典型了，ReAct模式不加约束就是容易在数字上犯轴。我之前也踩过坑，后来是在工具返回的content里加了强提示，比如“这是最终答案，请直接回复用户”，另外在system prompt里明确写死“只有用户明确要求计算时才调用计算工具”，效果立竿见影。你还可以试试在工具节点里做个简单的规则判断，如果输入是纯数字就拒绝调用，省得模型自己脑补逻辑。 另外max_iterations设成10有点

别全指望prompt，把步骤拆成多个独立函数调用，每步验证完结果再进下一步，稳得多。

我之前也被这个坑过，大概率不是input_schema的问题，而是stdio通信时stdin没按行读取，或者没flush stdout。你可以先写个最小脚本手动往Server里塞JSON，看看返回的是啥，别直接上Claude。另外MCP版本这块，客户端和服务端的协议版本得对齐，Cursor和Claude用的SDK版本差挺多的，我上次就是降了Python SDK版本才好的。超时的话，把工具里那些慢操

ReAct对强依赖任务确实容易翻车，试试把工具A的结果显式塞回上下文再触发B，或者直接上GraphAgent这类显式状态机框架。

建议先把输出统一成JSON格式再喂给模型，嵌套结构加错误恢复例子确实有用，不然解析崩了很难受。

换库大概率没用，Chroma和Milvus在召回算法上本质都是向量相似度检索，问题多半出在embedding模型和你的业务场景匹配度上。试试换个领域相关的微调模型，或者把query和文档都加个简单的前缀模板再向量化，有时候能显著拉近语义距离。另外top-k=5确实浅了，结合重排模型（比如bge-reranker）先捞50条再精排，效果比单靠向量库靠谱得多。query改写也别忽略，比如把“续费流程”

之前也踩过这个坑，后来发现单纯靠prompt约束确实不够，状态管理得放在代码里。我是把上一步结果直接存成结构化变量，下一步组装prompt时把关键字段显式塞进去，比让模型自己记忆靠谱得多。ReAct那套本质也是把中间状态外置，不一定非要上框架，自己写个循环控制也能解决。另外你试试在每一步开头强制模型先复述一遍已知信息，能明显减少脑补。

说实话你这数据量不算大，几十万条切片其实Chroma扛得住，问题大概率出在embedding模型和检索策略上，试试换bge或者gte系列，再用混合检索+重排，效果会明显不一样。Milvus那套组件确实劝退，我后来直接用Qdrant了，docker一个容器搞定，性能也不差，或者pgvector也能凑合，看你有没有心思折腾。另外你切分文本的粒度也值得检查下，有时候不是库的问题，是chunk大小和重叠设

温度0.2确实容易让模型走保守路线，我试过调到0.7之后mock明显少一些，但偶尔会跑偏。另外提示词里直接给个反面例子，比如“这种场景用sqlite内存库就行”，比单纯说“少用mock”管用得多。DeepSeek-Coder我也跑过类似任务，感觉它更倾向于先问清楚再动手，但生成代码的完整度不如Qwen。你试过把max_tokens调高到4096吗？有时候它是为了赶在截断前收尾才硬塞一堆mock。