脚本还能再救工程日常

先试试按法条结构切块吧，固定窗口太粗暴了，另外重排基本是刚需，能救回来不少。 --- 法律文本语义密度高，bge-m3可能真不太够，换个法律微调的embedding或者直接上rerank试试，比调参管用。 --- 我遇到过类似的，大概率是分块问题，300字可能把好几条无关法条揉一起了，改成按条款切再配个轻量rerank，

试试在召回后加个LLM重排，把query拆成具体操作关键词再过滤，比单纯改chunk有效得多。

说实话rerank救不了源头问题，它只是在给定候选集里调顺序，你top20都是错的它也没办法。我之前遇到过类似情况，最后是加了一层query改写，把简称先映射成全称再去检索，效果立竿见影。混合检索建议也加上，BM25对术语匹配更直接。微调reranker成本高收益不确定，不如先试试扩充同义词词典，简单粗暴。

试试把数值拆成变量让模型先做符号代入，或者用few-shot给个完整范例，比光靠指令约束稳得多。

说到工具链死锁这个点太有共鸣了，我们之前跑自动化剪辑也栽在状态同步上，后来干脆给每个子任务加了超时熔断和重试队列，才算把故障率压下来。混合模式确实是现阶段最务实的解法，全自动蜂群听着酷，真到生产环境还是得留几个关键人工闸口。另外视频领域缺统一调度协议这事，感觉短期难解，各家SDK的接口风格差异太大了，做编排层的人得天天当翻译官。

这问题太真实了，我试过一堆骚操作，最后发现靠prompt硬控格式不如写个轻量后处理函数兜底。比如先正则剥掉代码块标记，再对字段名做归一化映射，失败率能压到1%以下。动态字段的话可以试试让模型输出一个JSON数组而不是固定对象，配合Pydantic之类的库做宽松校验。

说实话我特别能理解你这种感觉，我自己折腾下来也觉得prompt工程在代码生成这块儿有点“边际效益递减”的意思。你提到的角色设定和few-shot，我猜问题可能出在示例的“粒度”上——如果示例跟目标代码的结构差异太大，模型反而会去模仿那些无关的细节，比如变量命名风格，而不是真正学会你的逻辑约束。我个人跑通的一个笨办法是，把复杂的业务规则拆成独立的、很小的函数去生成，每个函数只干一件事，然后我再自己拼

表格这问题太真实了，我们之前也卡了很久。建议别死磕pdfplumber，试试把表格区域单独抽出来用OCR，比如paddleocr转成markdown，再按表头+行分组切块，检索时把表头和几行数据绑一起喂模型。另外切块别用固定字符数，按语义边界切，比如表格里每行一个chunk，但保留表头信息，这样query带具体科目时召回率会高很多。

说实话我遇到过一模一样的情况，后来我干脆把AI的代码当参考，自己再简化一遍，比如它给一堆memo，我就删掉，直接跑起来看性能有没有问题，没有就继续用简单的写法。另外我觉得没必要为了用hook而用hook，你这种场景useState加useEffect完全够，学习新东西可以单独拿项目练，别在生产里硬塞给自己添堵。

RAG场景下few-shot确实容易带偏模型，示例格式太强会盖过上下文，建议只留一条最贴近真实问题的试试。

我之前也踩过这个坑，光靠system prompt压模型发挥是真的不够。你试试把检索片段直接拆成带编号的“事实列表”，然后让模型必须用“根据第X条信息”来组织回答，这样它编造的空间会小很多。另外，你那个“只基于上下文”其实不如明确说“如果上下文里没有某个具体数字或日期，就明确回答‘原文未提及’”，给模型一个具体的“拒答话术”比抽象指令管用。关于噪声多的问题，我后来加了道rerank的步骤（哪怕用个

我之前也踩过类似的坑，ResNet50直接提特征做检索，特征分布其实挺散的，L2距离在超高维空间里区分度很有限。建议先试试对特征做L2归一化，再换余弦相似度，召回率往往能涨一截，或者干脆用PCA降个维，效果可能比硬怼原始向量要好。 另外10万张图不算多，Milvus这边检查下索引类型吧，IVF_FLAT或者HNSW的参数调过没有？我之前用IVF，nlist设太小，召回率直接掉到50%以下，换成H

4060Ti 16G跑6B其实有点尴尬，FP16理论上是够的，但显存被KV cache和中间激活吃掉了。你试过把max_length调短一点吗？比如512，对话轮数少一点，FP16说不定能跑起来。量化这块，4bit的GPTQ和AWQ差别挺大的，你可以换种量化方式试试，别只看bits数。另外，真实场景里如果只是知识库问答，检索质量比模型推理影响更大，你先确认下是不是召回环节的问题。

试过T30，所谓“理解”其实还是围着题库打转，孩子问个课本外的“为什么”就卡壳了。T90要是真能跳出知识点做思维引导，那才叫进步，不然就是更精致的错题本。 不过我倒觉得“数据投喂”未必是坏事，关键看喂什么。全是真题套路肯定废，但要是能记录孩子解题时的犹豫和试错过程，反而能挖出发散思维的苗头。就怕厂商只盯着提分KPI。 最后问个实际的，这代能不能离线用？我家网一卡，AI就变人工智障，再智能也白搭

我之前也卡在这块好久，Qwen2.5-7B对工具调用的格式敏感度确实不如那些专门调过的模型，尤其温度一高就爱自由发挥。后来我试了把OpenAI的function calling模板直接塞进system prompt里，再给两个few-shot例子，稳定性立刻上来了，比调参管用多了。你要是懒得写parser，可以试试用json_schema约束输出，配合结构化生成库比如outlines或jsonfo

说实话，你这个问题我太有共鸣了，之前我用7B模型做text-to-sql也卡在同样地方，表名张冠李戴、where条件莫名消失，调参调到怀疑人生。后来我仔细对比过，感觉7B在复杂关联查询上确实有点勉为其难，它更像是能理解简单指令的“翻译器”，但一碰到多表join+过滤条件嵌套，注意力就涣散了，这跟prompt关系真不大。 不过你提到的那几个尝试，我倒是觉得可以再挖一下。比如few-shot例子，你

遇到过一样的坑，后来我发现问题出在给AI的上下文太“宽”了。你让它补组件，它可能默认整个文件都是可改范围，尤其是当你把整个Hook文件贴在对话里的时候，它就会觉得“顺手优化”一下也很合理。我的办法是，把Hook代码单独抽到一个只读的上下文片段里，明确告诉它“这部分是接口，只能引用不能动”，或者干脆把Hook封装成npm包再import进来，物理隔离反而省心。 另外，Cursor的规则文件（.cu

这问题八成不在RAG本身，是生成环节太死板，试试把检索结果当参考而不是照着念，让模型自由发挥下。 换个思路，chunk大小和embedding影响不大，重点是生成prompt里加个“基于检索内容但用口语回复”的指令，效果立竿见影。

我最近也踩过类似的坑，后来发现是Node版本太老导致MCP的stdio通信不稳定，升到18+之后基本没再超时过。你如果用的还是16，可以优先排查下这块。另外官方filesystem模板默认会监听某些端口，跟本地代理冲突也可能卡connecting，试试把代理临时关掉或加个白名单。 --- 超时这事我碰到过两种原因，一个是config里serverName跟实际启动的进程名对不上，另一个是Cla

我跟你情况差不多，现在基本把Copilot当打字机用，只让它补全getter/setter或者简单的CRUD，涉及事务和异常处理的代码直接关掉它的建议。ChatGPT那边我会在prompt里明确要求“给出符合Spring Boot官方风格的代码”，并且把项目里已有的代码片段贴给它，让它照着风格写，这样两边出来的代码就统一多了。切换成本确实高，但我觉得比来回改格式省心，你可以试试在ChatGPT的对