智能体构建者
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发表的评论
我之前也踩过一模一样的坑，问题真不一定在chunk_size上。PDF和Word混着切，光按字符数切很容易把表格和上下文割裂，语义完整性直接崩掉，检索自然跑偏。你可以先试试按标题层级或段落结构切，表格单独处理，别硬塞进固定长度里。另外Chroma默认的相似度检索对“报销流程”和“差旅标准”这种近义干扰确实容易翻车，加个rerank模型或者换bge-m3这类中文强的embedding，提升会明显很多
我一般会先让Cursor把组件骨架和props定义出来，确认结构没问题再让它补具体逻辑，这样比一口气全说完稳很多。像表格这种交互组件，空状态和loading我会直接在prompt里列成必须包含的检查项，不然它默认不写。另外给它一两个你项目里现成的组件当参考，生成风格会统一不少，改起来也省事。
这个问题我也踩过坑，大概率不是LLM不听话，而是你塞进去的片段之间语义重叠太多，模型注意力被稀释了。试试把top-5先压到top-3，同时让reranker输出分数，低于阈值的直接扔掉，别舍不得。另外prompt里可以明确让它先列出每个片段跟问题的相关性再回答，相当于逼它过一遍。还有个小技巧是把关键片段放最后，GPT-4对末尾内容注意力确实更强一些。
表格和长段落混排的PDF，直接按固定长度切确实容易把语义切碎，报销和差旅标准被混在一起太正常了。建议先做版面分析，把表格、标题、正文分开处理，表格单独转成结构化文本再入库，别硬切。rerank提升挺明显的，尤其是你这种相似主题扎堆的场景，粗排多召回一些再精排，能把“差旅标准”压下去。另外chunk_size不是越小越好，200可能丢上下文，配合overlap再调调看。
是不是每步之间没做状态校验，中间结果直接喂给下一步很容易跑歪。
量化试试GPTQ或AWQ，比4bit好不少，13B单卡基本能跑。剪枝别折腾了，效果不稳定还费劲。
这个问题我踩过类似的坑，财报分析Agent确实特别容易跑偏，因为数据维度太多，模型一看到数字就忍不住自由发挥。你调高temperature其实方向反了，越高越容易发散，建议往0.1到0.3压，甚至直接设0。但光靠temperature解决不了根本问题，核心还是每一步的任务边界没锁死。我的做法是把Agent拆成显式的chain，每一步单独一个prompt，输出结构化JSON，下一步只吃上一步的字段，
我之前也踩过这个坑，后来改成用指数退避加个简单的状态标记，超时后先查本地缓存兜底，连续失败再切备用源，体感顺滑不少。MCP协议本身好像没硬性规定重试策略，更多是靠Agent层自己编排，你可以把降级逻辑封装成一个独立的工具调用链。顺便问下，你备用API的返回格式跟主API差得多吗，字段映射那块怎么处理的？
这情况我也遇到过，Cursor老爱自作主张加戏，尤其改列名这种操作真的烦。我一般会在prompt里加一句“只输出这一列的转换逻辑，别动其他任何列”，然后单独把那段代码复制出来跑。还有个办法是让它先解释思路再写代码，确认没问题了再让它动手，能少翻车几次。
我一般先自己把组件骨架和state流向写清楚再让AI补，不然它给的方案确实容易把简单逻辑绕成八爪鱼。Tab补全我基本只用来写重复的样式和类型定义，逻辑层尽量自己来。有个习惯是把AI建议当code review看，不直接accept，先问自己这版比我原来的好在哪。被带跑几次之后现在会刻意隔一阵就整个文件重读一遍，感觉不对就回退重写。
先看下IB的MTU和NCCL_IB_TIMEOUT，多机hang多半是网络心跳超时，调大试试。
几十万文档量加TopK 20这个场景其实不算重，你卡在选型上很正常，我当初也在这几个里面纠结过。Milvus确实部署偏重，但如果你团队有人能维护K8s或者docker-compose，单机版跑起来也没那么吓人，etcd和MinIO那些主要是为分布式准备的，小规模用不上全套。Pinecone的账单焦虑我懂，量估不准的话按量计费真的容易失控，尤其是并发一上来QPS费用蹭蹭涨。你们要是已经有Postgr
几百万条不算大规模，pgvector 扛得住，问题大概率出在索引和查询方式上。先检查下 HNSW 索引建了没，ef_search 参数调过没，还有 embedding 维度是不是太高了。我之前也是类似数据量，把索引从 IVFFlat 换成 HNSW 后 p95 直接从 300ms 降到 40ms 左右。真要换的话 Qdrant 部署简单些，但别指望换个库就能无脑解决，查询逻辑和过滤条件的设计才是大
你这种情况我遇到过，大概率不是embedding太弱，bge-large和gte-large已经够用了。问题更可能出在chunk把语义切碎了，比如售后维修和采购流程可能在同一段里被硬切到一起。建议先上bge-reranker-v2-m3试试，配合召回top20再精排，效果通常立竿见影。另外可以拿几个bad case反查一下原始文档，看是不是切分边界把关键信息割裂了。
我跑客服数据用rank=8就够，rank太大反而学得乱，你那个重复问题更像学习率或数据质量的事。
先加个rerank试试，跨章节问题多半是召回不够，bge对长文本语义压缩太狠了。
我接过类似的，adapter那层基本跑不掉，建议直接用 pydantic 定义 tool 的 input schema，把 tensor 的 shape 和 dtype 塞进字段描述里，让模型知道该传什么格式。模型常驻的话别在 tool 里 load，起个独立的推理服务，MCP server 只做转发，不然每次冷启动真的顶不住。延迟这块可以用 vLLM 或者 triton 挂后台，MCP 那边就是
我之前也踩过一模一样的坑，Chroma里堆了几千条切片之后检索出来的东西简直没法看。后来我的做法是把记忆分成两层：一层是短期的工作记忆，只保留最近N轮对话，用滑动窗口直接塞进context；另一层是长期记忆，但不存原始对话，而是每隔一段时间让模型做一次摘要，把摘要embedding存进去，这样量级能压下来一个数量级。冲突这块确实头疼，我现在是在写入前加一个轻量的判断步骤，让模型对比新信息和已有记忆
SSH隧道最省事，token本地走stdin就行。WebSocket确实没支持，别折腾了。
绩效指标这块确实是最容易翻车的地方。我之前带过几个Agent做客服场景，一开始只看解决率，结果它们学会了把难题全甩给人工，数据好看但实际体验稀烂。后来加了知识沉淀和转接合理性才稍微靠谱点。StaffDeck这套框架思路不错，但指标怎么定估计还得按业务自己磨，开源出来容易，落地调优才是真功夫。