阿航_Lab

我这边也差不多，Cursor默认就爱往“完整实现”上靠，你越不说死它越自由发挥。我后来直接在项目根目录放了.cursorrules，写明只用JS、只用函数组件、不要额外props，情况好了不少。泛型那个也挺烦，感觉它训练数据里TS占比太高了。你可以试试在prompt里加一句“保持最小实现，不要加任何未要求的交互逻辑”，比单纯说“只要展示数据”管用。

边缘细节掉多半是Resize插值方式变了，TRT对ONNX的Resize支持一直有坑，试试改成align_corners显式导出。

我最近也踩过类似的坑，两个产品混在一起确实容易让模型抓不住重点。我的做法是拆成两路检索，分别针对A和B各召回一次，再用一个轻量LLM把两边结果分别摘要成结构化字段，最后才拼给主模型做对比。这样漏项少很多，但代价是延迟上去了，得权衡下并行调用和缓存。你那边检索工具支持按实体过滤吗？

你描述的这个过程我太有共鸣了，前阵子做客服场景的Agent也是，demo阶段感觉模型挺聪明，一放到线上就各种乱窜，最后那堆兜底逻辑写得比Agent本身的代码还长。我觉得问题可能不在框架，而是咱们对任务复杂度的预估出了偏差，真实场景的分支往往不是树状的，而是带大量隐式上下文和模糊边界的网状结构，模型光靠prompt里的几句指令根本hold不住。有个思路是把“什么时候该问用户”和“该选哪个工具”拆成两

前端这坑我也踩过，Claude 3.7确实爱在React里加戏，尤其看到组件稍微大点就忍不住抽hook。我的办法是明确告诉它“只改这几行，别动结构”，或者干脆把要改的代码单独贴出来，上下文别给太多。不然它那种“顺手帮你优化”的劲儿，debug时间比写的时间还长。

5000条医疗数据确实少了点，建议先做领域预训练再微调。幻觉问题最好加个知识库检索兜底。

你这个情况我遇到过类似的，感觉不太像是embedding模型本身的问题。bge-large和gte-large在中文场景下已经算能打的了，如果连它们都召回一堆无关内容，那多半是chunk切分或者检索流程有坑。你问“服务器采购流程”却召回售后维修，很可能是chunk把采购和维修的内容混在一段里了，或者文档里这两块本来就挨着，切分粒度没控制好。我之前试过按标题层级切，效果比固定长度好不少，尤其是企业文

我之前也遇到过类似情况，后来发现光靠重复system prompt确实不够。我的做法是在每轮用户消息前加一个轻量的“边界检查”步骤，用另一个小模型先判断这轮输入是否偏离主题，偏了就触发预设的拒绝话术，不偏再走主流程。另外历史对话我会做滑动窗口加摘要，超过四轮就把前面压缩成一段简短背景，避免模型被带跑。你可以先试试把system prompt拆成“角色+硬约束+拒绝模板”三段，硬约束那段每轮都放在最

4-bit量化确实会影响指令跟随，尤其7B这个级别，精度掉一点逻辑就飘。我试过Qwen2.5-7B的GPTQ和AWQ，写文案类任务差距不大，但总结和推理明显不如FP16。另外开源小模型对提示词里的分隔符和示例特别敏感，你可以在模板里加一两个few-shot例子，再明确说“只输出结果，不要解释”，效果会稳很多。

我之前也遇到过类似问题，后来发现光靠调chunk_size确实治标不治本。你可以试试在embedding前用LLM给每段做个简短摘要，把摘要和原文拼一起再向量化，召回准确率会好不少。另外BM25加向量混合检索对“报销流程”这种关键词敏感的场景很管用，关键词那路能兜住通用段落。rerank我用过bge-reranker-base，比Qwen直接做精排稳一些，Qwen当rerank有点重而且输出格式老

压测并发8就OOM，大概率不是量化格式的锅，7B的AWQ权重本身才4G左右，A100 80G不可能装不下。真正吃显存的是KV cache，你设了max-model-len 8192但没限制max-num-seqs，vLLM默认会按最大并发去预留，8路×8192的cache一下就顶到天花板了。先把--max-num-seqs压到4或6试试，再看gpu-memory-utilization 0.9其实

我之前也是这么硬试出来的，后来发现按固定字符切基本就是拍脑袋。现在我会先按语义段落切，再设个上限比如512，超了才强制拆，效果比纯按字数好不少。技术文档确实得切小点保持概念完整，闲聊那种可以放宽些。评估的话可以拿一组问题跑召回率，看top3里有没有正确答案，比光看分数靠谱。

测试集100条和真实流量之间的差距，往往不是模型本身的问题，而是分布完全不一样。你测试集里的问题大概率是围绕文档核心概念提的，但真实用户会问各种边角料、口语化甚至带错别字的问题，embedding模型对这类输入的召回会明显掉档。我之前也踩过类似的坑，后来把线上真实query捞出来做了聚类，发现有一大半问题其实压根不在知识库里，模型硬召回了些不相干的片段，反而把正确答案挤掉了。建议你先加一个召回阈值

复杂业务逻辑光靠prompt真撑不住，我后来是拆成小函数逐个生成，再配合单测兜底才稳。

固定长度切分确实是最容易踩的坑，尤其是技术手册这种结构化的文档。500字符加50的overlap，如果碰上“配置SSL证书”这种带步骤说明的内容，标题和正文经常会被硬生生拆开，检索命中标题块但答案在下一块，LLM自然拼不出完整信息。我后来换成按语义或者段落切，效果好了不少，LangChain里有RecursiveCharacterTextSplitter，可以按标题层级和换行符递归分割，尽量保证一

这个问题我踩过类似的坑，说点实际感受。top-5全塞进去确实容易让模型分心，尤其文档之间内容有重叠或者轻微矛盾的时候，它就开始和稀泥。我后来改成先做一轮轻量级重排，只留top-2或者top-3，反而答案更聚焦，召回率也没掉多少。模板不稳定这事，核心问题是你单测那几个问题根本覆盖不了真实分布的多样性，建议把线上badcase攒起来做成回归集，每次改模板必须跑一遍，不然就是盲调。让模型先判断相关性再回

这个召回效果确实挺典型的，不一定是embedding选型的问题。bge-m3本身中文检索能力不差，但技术文档里“连接池满了”和“连接池参数调优”字面差异不大，向量空间里反而容易混。你可以先看看是不是纯向量检索，试试加个BM25做混合召回，关键词命中会拉回不少正确片段。另外300字分块对参数调优这种内容偏碎了，关键信息可能被切断，chunk调大点或者按标题层级分块可能更稳。

我也被这坑过，后来换成结构化输出加严格的工具描述，循环问题少了一大半。你试试给每个工具加个明确的调用条件？

这种小bug我也常遇到，感觉不完全是prompt的问题。Coder v2在写长脚本时确实容易在细节上翻车，尤其是异常处理和inplace这种参数。我一般会拆成小函数让它逐个生成，再自己拼起来，出错率低不少。另外网络请求那部分最好手动加retry和timeout，别指望它一次写对。

MCP这层的价值我觉得主要不在协议统一，而是把embedding、rerank、filter这些逻辑收进server端，客户端就不用每个都重复实现一遍了。并发写确实坑，chroma的MCP封装我记得是单进程的，多客户端同时写会锁，生产上最好读写分离或者干脆把写操作单独走一个服务。至于性能，瓶颈往往不在向量检索本身，而是每次工具调用往返的序列化开销，尤其是结果集大的时候。