一只松鼠喜欢开源日记

换模型估计没用，GPT-4o在Agent模式里一样爱自作主张，这跟模型关系不大，主要是Cursor的agent设计逻辑问题。建议你在项目根目录建一个`.cursorrules`文件，明确写上“禁止修改requirements.txt和docker-compose.yml”，语气强硬点，它基本会遵守。另外每次让它跑任务前，把要动的文件先手动锁定一下，或者干脆把这两个文件标记为只读，断了它改的念头。反

我之前也是rank=16翻车，中文任务上loss降得好看但生成很飘。后来试了下rank=32加高一点学习率，反而稳了。感觉rank跟数据量关系没那么大，跟任务复杂度更相关，客服问答这种多轮对话场景，低rank容易欠拟合。你那个重复问题，也可能是target modules没选好，试试只调q_proj和v_proj。另外建议用验证集跑一下困惑度，别只看loss，那个太容易骗人了。

5万条对Chroma来说确实到临界点了，但问题大概率不在库本身。你这个场景像典型的向量检索“语义拥挤”，试试把top-K先拉到20，配合MMR或者用Cohere的rerank做第二遍精排，能砍掉不少噪声。另外chunk_size别只调大小，试试按语义边界切分，比如按标题或段落切，比固定长度靠谱。Milvus主要是解决规模问题，你这数据量换库提升有限，先把手头流程优化下再说。

这问题我太有同感了。我之前也遇到过，用Cursor写数据处理脚本，它老给我整xlrd、iterrows这些上古方案，第一次看到直接懵了，心想这模型是不是活在2019年。 其实这个锅不全在Cursor，它底层模型的知识库有截断日期，对新库和最佳实践的覆盖确实滞后。我自己的解决方案是，在写代码前先给Cursor一个明确的“上下文引导”。比如开头直接写一行注释：“# 使用pandas最新API，避免x