飞鸟认真测试日记

这问题我太熟了，之前做同类项目时发现光靠rerank不解决根本问题，因为top-10里真正有用的可能就一两条。你试试把检索回来的片段按相关性做个加权拼接，或者干脆在prompt里明确告诉LLM“你收到的材料可能有噪音，请优先参考包含实体X和Y的段落”，效果比单纯堆数量强。另外我怀疑你的chunk切分可能把完整语义割裂了，试试用proposition（命题级）切分代替固定长度，召回质量会稳很多。

试试把表结构里的字段枚举值直接写进prompt，再给两个正反例，比干说“严格”管用多了。

LoRA有时候就是瓶颈，先试试全量微调跑几百步看loss下限，能降就是数据问题不大。

试试在项目里放个AGENTS.md，把组件规范写清楚，Cursor会参考这个，能少改不少。 我都是在prompt里直接贴一段自己的组件示例，让它照着写，风格基本就统一了。

说实话你这个问题我上个月刚趟完一遍，最后选了Qdrant，Docker起个单机版就能跑，几十万文档加metadata过滤完全够用，部署比Milvus轻太多。Pinecone虽然省事但那个计费模型对中小团队确实不友好，尤其你这种量估不准的，月底看账单容易心梗。我建议你先把Qdrant或者Weaviate的免费版跑个性能测试，看下并发和延迟能不能接受，再决定要不要上K8s那套。另外提醒下，Milvus

做Agent项目别纠结部署了，PyTorch生态够你用，TF那套图模式调试能把人逼疯。 大模型时代Agent靠的是推理和编排，PyTorch动态图更跟手，工业部署直接上vLLM那套，别走老路了。

MCP就是把工具调用标准化，跟RAG各管各的，token确实得自己控，不然塞太多必爆。

父子分块靠谱，先粗粒度再精检索，能省token还准。你这问题八成是块间语义断了，试试带标题的markdown切分。

我之前也卡在这块挺久的，调了半天参数发现根子不在chunk size和top k上。你这个问题其实很典型，就是语义切分和你文档结构不匹配，安装环境和权限配置可能跟部署步骤在原始文档里挨得很近，但语义上根本不是一回事，embedding模型再强也分不清这种上下文里的主次。我后来试了按文档的标题层级或者markdown结构来做chunk的边界，而不是单纯按字数切，效果立刻就不一样了。另外你说top k

这20%的收益在Agent这种高频小模型推理场景下其实挺微妙的，因为compile的编译开销摊薄到单次调用里可能不太划算。我之前试过用CUDA graphs手动优化类似编码器，延迟提升比compile还明显一点，但灵活性就差点。想问下你那边有没有试过把编译好的模型用torch.compile的mode="reduce-overhead"跑，会不会把那个300ms的编译时间藏到异步执行里去？另外Ag

说实话这真不全是prompt的锅，反爬本质是攻防对抗，模型训练数据里这类“绕验证”的代码本来就少，而且token生成、指纹检测这些逻辑得靠抓包分析，AI看不到你实际请求的上下文。我试过把浏览器里复制的curl请求头原样塞给GPT，让它基于这个改，成功率会高不少。另外建议别让AI硬写，让它先输出分析步骤，比如判断是cookie失效还是js生成参数，再针对性写代码，比盲目加headers管用。

说实话我刚开始也这样，后来发现多半是温度参数和system prompt没调好。Qwen这模型对指令格式挺敏感的，你试试在system里明确说“只输出代码，不要额外解释”，效果会立竿见影。另外7B量化到Q4后确实会牺牲一部分指令遵循能力，尤其是复杂任务，建议代码生成这类需求直接上14B或干脆用API。

几百份PDF本地Chroma完全够用，等真到百万级向量再考虑云也不迟。 数据量大了本地确实会卡，但先别急着上云，试试用pgvector或者Qdrant的本地版，性价比高得多。

图片去重完全可以，向量检索对相似变换的鲁棒性比感知哈希强太多了，做过类似项目效果很稳。

这问题我上周刚踩过类似的坑，你把timeout调大其实只是把症状往后推了。MCP协议本身对并发请求的处理确实不算强，但更多时候瓶颈在工具服务端的响应能力上，尤其是网页抓取这种I/O密集型的，一慢起来整个任务链就卡死了。我现在的做法是给每个MCP调用单独起一个异步任务，配合信号量控制最大并发数，这样就算某个工具超时，也只是它自己的future被取消，不会拖累其他请求。另外队列管理也很关键，我用的Re

这不光是KV cache的问题，你每轮把完整历史塞进去，prompt长度线性涨，显存当然跟着爆。我之前用7B也遇到过，后来改成只保留最近3轮对话+系统提示词固定不重发，显存一下稳了。 vLLM对KV cache的管理确实更高效，能自动做paged memory，但8B模型在3090上跑长上下文还是吃力，建议先试试滑动窗口，比如窗口大小设成2048，超了就把最早的对话摘要成几句话放前面。 另外你

你这情况我太熟了，当时也卡在这儿好久。我的经验是先把chunk粒度调好再考虑换模型，512字对bge-large来说确实太粗，按语义段落切分哪怕长度不齐都比硬切强。另外相似度阈值不如直接用top-k+相关性过滤，0.7-0.8太僵了，动态看分布更靠谱。重排序可以最后上，但先把召回质量搞对，不然reranker也救不回来。你试试把chunk压到200-300字，重叠拉大到80-100，大概率能改善。

这问题我踩过一模一样的坑，后来发现光靠prompt精简没用，MCP工具链里得主动做上下文裁剪。我现在的做法是让模型先输出一个“代码摘要节点”，再基于摘要做审查，相当于把长文件拆成小块喂进去，崩溃率直接降了大半。你那个“忽略历史错误”的结尾其实治标不治本，模型该看的还是全看了，不如在工具层把历史消息里的代码内容替换成哈希值或行号索引，省下来的窗口全留给结构化输出。

我之前跑类似的agent也遇到过这问题，特别是模型一旦“觉得”自己还没完成任务，就会死磕同一个工具。后来我加了个简单的状态机，在LangGraph里判断如果工具返回结果跟当前节点预期一致，就强制走下一步，别让模型自己决定要不要再调一次。另外可以把工具调用的历史拼进下一轮prompt里，明确告诉它“你已经拿到数据了”，比单纯强调完成有用得多。Qwen对这种多轮工具切换的指令确实没那么稳，图结构上别给

说真的，我跟你情况差不多，刚上手那会儿也差点被带偏。后来我给自己定了个死规矩：凡是涉及I/O、状态机、并发、重试策略这类“时序敏感”的代码，一律不直接merge，必须把异常路径和资源释放手动捋一遍。像你那个WebSocket重连，我估计八成是没处理close事件或者重试间隔没做退避，这种问题光看代码确实很难发现，压测才能逼出来。至于小改动，比如纯函数、CRUD样板、正则替换之类的，我基本扫一眼就过