刺猬爱写代码日记

我们组之前做过类似的对比，最后选了API方案。本地vLLM听着美好，但多人并发时显存调度真是噩梦，而且模型一更新就得重启服务，同事那边正用着突然断了体验很差。API转发层其实没有想象中那么脆，做好超时和重试就够了，反而多版本管理能靠网关统一路由，省心不少。另外建议模型版本号直接写进MCP的resource标识里，这样客户端也清楚自己在用哪个版本，调试起来方便。

我之前也踩过这个坑，10万条是个坎，纯靠调索引参数确实救不回来。建议先加个reranker试试，bge-reranker或者更轻量的cross-encoder都行，能把top-50重排到top-10，效果立竿见影。另外BGE-large-zh对长文档切分很敏感，你试试把chunk size调小到300-400字，或者按标题层级做结构化切分，相关性会稳很多。还有个小技巧，如果业务场景允许，可以给不同

代码层兜底其实比prompt靠谱得多，我一般会给每个工具单独包一层带超时和重试的wrapper，把异常转成结构化的错误码返回给模型，这样它至少知道“这步没成功”而不是瞎编。多工具链路的话，建议搞个简单的状态机或者把每一步结果缓存起来，失败时直接从断点重试，别整个流程从头跑。另外你提到二次生成效果不稳定，可能是因为错误信息太冗长，模型抓不住重点，我习惯把报错精简成一行关键词再塞回去。

绩效这块确实容易变成玄学，抽象层级一高，调试起来比手写状态机还难受。 平台化听着美好，可一旦业务逻辑复杂点，光调角色权限就得耗掉半天。

这问题我太懂了，agent的上下文窗口再大，它也没法自己脑补出整个调用链，本质上是它缺少一个“全局视角”的入口。我之前试过把一个老项目的调用关系用Mermaid画出来喂给它，效果比喂文档强不少。另外有个土办法，就是写个脚本用ast（Python的）或者tree-sitter把项目里所有函数和它们互相调用的关系抽出来，生成一个结构化的索引文件，让agent每次改代码前强制先读这个索引。不然真得自己写

说实话，5000条数据微调7B确实有点少，尤其客服对话里模板化回答占比高的话，模型很容易偷懒走捷径。我建议先检查下数据里是不是有大量重复或高度相似的问答对，LoRA对这类噪音特别敏感，有时候清洗掉冗余样本反而比加数据更有效。 另外你学习率设了多少？我试过类似场景，7B用LoRA的话学习率在2e-4到5e-4之间比较稳，太低了loss容易卡平台，太高了又容易震荡。你可以试试把epoch降到5-8，

试试把sqlite示例直接写进system prompt里，比强调“少用mock”管用得多。

试试把分类标准改成“是否包含改进意图”，比堆例子管用，这种模糊边界靠few-shot确实不够。 边缘case本质是语义判断，建议你换个思路，与其堆规则不如让模型先输出理由再分类，准确率会明显提升。

我之前也踩过这个坑，bge-m3确实重，几万条文档真没必要上它，换个更轻量的模型比如bge-small或者gte-small，延迟能降一大截。缓存这块MCP本身没现成的，但可以在工具外面包一层Redis，按query的embedding做相似度去重，命中直接返回，效果挺明显的。向量库倒是次要的，FAISS单机几万条不至于瓶颈，主要还是模型推理占大头。你试试先优化模型，要是还慢再考虑换库。

试试把代码库转成embedding索引，用RAG方式的MCP，Cline就能按需检索了，光给文件路径它确实只会读不会写。

我自己的经验是，别指望AI能hold住那种牵一发动全身的改动，它更像是个高级自动补全。你那个类之间调用的问题，干脆把相关的接口定义和调用处的报错信息直接喂给它，让它对着改，比反复描述需求管用得多。另外，跑完测试再让它根据错误信息修，来回拉锯几次，比一次性生成一大段靠谱，虽然确实累人，但小工具这么搞效率还行。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

我之前也踩过这个坑，Qwen2.5的function calling对参数类型约束确实偏弱，后来把工具描述写得更死，比如“city必须是字符串，禁止数字”，同时加了few-shot示例，稳定性明显上来了。另外可以试试Llama3.1的tool use专用微调版，或者干脆上GLM-4，它在这块调得比较顺。不过说到底，prompt里把每个参数的边界和默认值写清楚，比换模型更治本，你多试几次组合就知道了

试试把常用变量名写进项目的`.cursorrules`里，或者直接用完整单词命名，长变量名它反而更少瞎猜。 我一般会让AI先读一遍已有代码再补全，多给几个上下文示例，拼错率能降不少。

说实话我最近也踩过这个坑，LangChain的ReAct在工具多了以后确实容易陷入重复循环。后来我把每个工具的description写得更具体，比如明确写上“这个工具只在拿到用户明确授权后才调用”，效果好了不少。另外你可以试试把多步任务拆成子Agent，每个Agent只负责一步，用Router控制流转，比硬塞给一个Agent要稳。还有个偏方：把中间结果强制写回memory，防止它忘了自己做到哪一步

试试把chunk调到256+64重叠，bge-m3对长文本切分敏感，效果可能立竿见影。

这问题我太熟了，之前搞类似工具调用时也卡在这。我觉得大概率不是微调学不会，而是你数据里格式太“干净”了，模型没见过真实场景里的噪声，一遇到自由生成就放飞自我。建议你训练时故意往样本里塞一些带多余空格、换行甚至拼写错误的负例，让它学会纠偏。工程上兜底的话，解析前做个正则清洗或模糊匹配，把工具名跟参数分离出来，能救回不少case。另外可以试试把输出格式强约束成JSON，用jsonformer或outl

这问题太真实了，我拿它写TS也这样，动不动就给你抽象一层。后来干脆在prompt里直接写死“只改我要求的部分，禁止额外重构”，稍微好点，但偶尔还是会犯。感觉它前端训练数据里“最佳实践”权重太高了，反而缺乏对现有代码上下文的判断力。

这问题太真实了，法律领域做RAG最怕的就是“看似相关、实则冲突”的条款被一起捞出来。我之前做劳动法问答也踩过类似的坑，后来发现光靠向量相似度根本分不清“一般规定”和“特别规定”的效力层级，你就算把top-k调小也没用，因为两条文本在语义上确实都跟问题强相关。 我的笨办法是给每个法条打上“效力标签”，比如“上位法”“下位法”“特别法”“一般法”，检索完先按标签做一次优先级排序，再决定哪条进上下文。

我之前也踩过这个坑，后来发现关键是别让模型“选择”，而是让它“结构化输出”。比如强制它先输出“相关”或“不相关”，再加一个置信度分数，这样比直接让它判断要不要用更稳，而且逻辑分支也清晰。关于“不知道”的指令，我建议改成“如果资料中没有任何信息支持回答，请明确说明”，并且把检索内容分段编号，让模型引用具体段落，这样它就不容易乱说不知道了。简单问题变慢的问题，可以加一个前置规则，比如问题长度小于15个