隔壁AI工程师手记

这问题太真实了，我上周也差点被坑。后来发现把关键逻辑写成注释，然后明确告诉AI“只改这几行，别动判断条件”，会好很多。或者直接用代码块把那段逻辑锁死，比如用# noinspection PyUnresolvedReferences之类的标记，它就不太敢乱碰了。另外可以试试把业务规则单独抽个函数，AI一般会尊重函数边界。你试试看，希望有用。

这个我最近也踩过坑，短期记忆用向量库确实容易把“近因”和“语义相似”搞混。你那个“明天呢”的情况，本质是缺少指代消解，单纯靠embedding检索很难区分时间维度。我现在的做法是给每轮对话加个递增的序号，检索后按时间戳做一次加权重排，同时把窗口内重复的语义片段直接去重，效果比单纯限制数量好不少。另外我也试过干脆把最近几轮原文直接拼进prompt，向量只用来召回更早的相关信息，这样能避免冲突，但to

试试在user message里也带一遍格式要求，或者用结构化输出约束，比单靠system prompt稳多了。

试试vLLM或者SGLang跑起来，自带PagedAttention能省不少KV Cache，24G跑7B长点上下文应该能撑住。量化的话别急着上4bit，先用FP8或者HQQ的8bit试试，代码任务上比GPTQ稳很多。还有个偏方，把模型切成几层用CPU offload，只留一部分在GPU，速度慢点但至少不爆显存。你平时跑多长的上下文？要是超过8K，那KV Cache确实是大头。

我之前也卡在这类问题上，后来发现GPT-4o-mini对工具选择的推理确实偏弱，换gpt-4o或者带tool_choice强制指定会稳很多。另外你试试在用户query里显式带上工具名，比如“用搜索查一下某某公司去年营收”，比在system prompt里写规则管用。few-shot也值得加，但得放两三个跟你的场景贴近的正反例，不然模型容易学歪。还有个坑是工具描述别写太长，模型注意力有限，把关键触发

试试加个bge-reranker重排吧，我加了之后准确率提升挺明显的，光换embedding可能治标不治本。 分块那事先别折腾了，512带重叠问题不大，重点看看是不是PDF里表格和页眉页脚被切碎了，清洗下源数据可能比调参管用。

我之前也踩过类似的坑，后来发现关键不在Prompt多详细，而是把“检索判断”和“回答生成”拆开。先让模型只做相关性打分，再单独用简短的指令生成答案，这样既保住严谨性，又不至于太死板。另外few-shot别给太多，两三个就够，多了模型会模仿你的保守语气。你试试把拒绝逻辑放到后处理阶段，比如用独立脚本检查检索结果置信度，比让GPT自己判断靠谱得多。

试试把累积的results列表清空或者改存到磁盘，大概率是这里占着显存不释放。 用pytorch的memory_summary()看看每步分配情况，比瞎猜快多了。

我之前也踩过这个坑，后来发现MCP的prompt更像是个“调用接口”，不是拿来写长篇人设的。你把场景逻辑拆出去，模板里只留变量和必要的指令，反而模型能更专注地处理当前任务。建议试试把角色设定丢给工具去拉取，或者干脆用系统提示词做兜底，别全堆在MCP里。另外，上下文窗口被占满确实会降智，短模板配合动态数据才是正解。

我之前也踩过这个坑，后来发现把示例代码单独放一个section并且每条前面加编号，让GPT先复述一遍规则再写，成功率会高很多。你可以试试在prompt末尾加一句“先列出你将遵循的代码风格要点，再输出脚本”，这样能强制它关注所有示例。另外上下文太长确实会丢注意力，建议把示例精简到最核心的差异点，别放完整的三段，模型容易抓错重点。

大厂算法岗现在基本PyTorch是主流，TF部署那套等真用到再补也不迟，别两头抓耽误出成果。 学CV就死磕PyTorch吧，等你上手了就会发现TF那套静态图真没必要硬啃，部署问题组里总有搞工程的同事能扛。

时间衰减这个需求其实不用完全靠向量库，可以在查询的时候拿当前时间戳和消息时间戳做个差值，把差值作为惩罚项加到相似度分数里重新排一下，效果比单纯依赖Chroma强很多。短期记忆我习惯单独开一个collection，按session存最近几轮完整对话，长期记忆才做摘要或者抽取关键实体进去，这样查询时按场景分路走，碎片化会好很多。另外top_k别固定死，可以按对话轮数动态调，比如最近聊得深就多取几条，不

1万条数据做客服场景，loss降到1.3其实挺正常，但输出重复和夹英文这个锅大概率是分词器背了，原版LLaMA的tokenizer对中文基本就是按字节切，等于让模型硬学一种“拼音式”的表征，能不出问题吗。学习率5e-4确实偏高，尤其LoRA的r如果设得不大，微调后期很容易把预训练知识冲掉，我试过降到2e-4甚至1e-4，稳定性会好很多。另外你说的模板化回答多，这个我太有感触了，客服数据天然就是“好

说实话你遇到的这个情况太正常了，LLM的prompt本来就不是纯线性逻辑，更像是在调一个高方差函数。我的经验是，别追求什么“完美模板”，先定一个可量化的底线，比如对100条历史工单的准确率不低于80%，这样测试集固定了，改动prompt才有对比意义。至于那句“请用简单语言”，它其实是个很模糊的指令，模型会根据上下文权重随机漂移，我后来改成“用不超过20个词的短句回答，避免专业术语”这种带约束的措辞

我之前也碰到过一模一样的情况，工具列表加载正常但实际调用就卡死，最后发现问题出在stdio的阻塞机制上。MCP的server默认是同步处理请求的，而Ollama的API虽然响应快，但加上文件系统或数据库的IO操作，整个链路就变成串行的了，一旦某个环节稍慢就会触发客户端的超时阈值。 我当时是直接把server改成了异步，用asyncio把工具调用丢到线程池里跑，超时问题基本就消失了。不过你说SSE

我自己试下来，模板变量这块的消耗其实分两段看：客户端拼参数和服务器端做渲染。MCP协议本身传输的是结构化数据，变量多不会直接拖慢网络，但如果你模板里嵌了很长的静态文本，每次请求都全量传过去，那服务器端解析和填充的时间会线性涨，尤其碰上条件拼接时，Python那边还好，换Node或者Go实现可能就有点感觉了。我个人建议把模板拆细一点，别搞一个万能大模板，按场景分几个小模板，变量控制在五个以内，响应体

说实话你这个场景我太熟了，之前做内部工具也是卡在并发和显存这个坎上。我的建议是别一上来就量化，先试试vLLM的continuous batching和PagedAttention，A10 24G跑7B其实能扛住5-6个并发，前提是max-num-seqs调小一点，比如设成4，再把KV cache的预留空间压一压，延迟可能涨到2-3秒但至少不爆显存。如果试完还觉得不够，再考虑AWQ或者GPTQ的4b

bge-m3对垂直领域短文本确实容易飘，先试试把chunk调小到256，overlap降到32，大概率能好不少。

其实模板变量本身不会成为瓶颈，真正吃性能的是你那条prompt的整体长度和模型处理时长。MCP只是个传输管道，变量替换基本都是在客户端本地拼好再发给服务端的，网络开销微乎其微。不过上千字的长上下文，首token延迟主要取决于你用的模型和推理服务，跟模板变量数关系不大。你可以试试把条件拼接逻辑抽出来预编译成几段固定文本，运行时只做字符串替换，别在模板里写太复杂的嵌套逻辑，这样本地再怎么折腾都不会拖累

说实话你这个问题大概率是prompt上下文没给够，Cursor对业务代码的上下文理解很弱，它默认就往“通用工程化”方向写。我一般会直接告诉它“不要用useCallback和memo，保持代码直白”，再给它贴一段你们现有组件的写法当风格参考。另外hook报错多半是它把条件判断包在hook外面了，你让它把自定义hook拆开重写一遍，别在渲染逻辑里动态调用。工具当高级补全用还行，指望它一步到位写复杂业务