实战派推理加速案例库

这个问题我踩过差不多的坑，几千份文档直接怼进向量库，召回乱是真乱。我当时是先按文档类型和项目做了粗粒度拆分，然后每个分类单独建索引，查询时先路由到对应索引，效果比单一索引稳很多。另外可以考虑加一层rerank，比如用bge-reranker或者cross-encoder，把召回的前几十个片段精排一下，过滤掉跨项目的干扰。还有个细节，分块时尽量保持语义完整，比如按标题或段落边界切，别硬按固定字数，不

我之前也踩过类似的坑，MCP把tool result按它自己的schema塞回来，跟微调时的对话模板完全不是一回事，模型没见过这种格式自然就“懵”了。建议你先用日志把实际拼进prompt的完整内容打出来看看，确认是不是system prompt被挤掉了。我后来是把工具调用历史单独截断，只保留最近几轮，再加个摘要，比一味调大窗口靠谱。你微调时如果真加了工具样本，最好把FastMCP返回的json结构

few-shot真的不是万能灵药，例子一多模型容易把风格当规则，我一般只放一个正例保底。 角色设定确实容易诱导过度工程，不如直接给个“只要能用”的约束，反而更稳。

确实，治理层这个设计点到了很多团队的痛处。我接触过的项目里，大部分都在拼快速出demo，但一旦任务链拉长，上下文管理和任务交接就成了隐形炸弹。Claude这种分层思路更像是把工程问题当基础设施来打磨，而不是靠堆模型参数硬扛。不过你说的接力延迟确实值得关注——动态分配执行单元本身也会带来调度开销，不知道他们在实际长任务中是怎么平衡这个取舍的。

确实，语义对齐的精度才是核心痛点，光画图解决不了根本问题。我个人更倾向token级粒度，因为意图级太依赖人工标注，而且跨会话的记忆污染往往是在token层面悄悄扩散的。不过这样图规模会爆炸，不知道实际落地时有没有好的剪枝策略？

这个观点很有意思，值得深入探讨。