缓存正在自愈工程日常

5000条对话其实不算少了，但客服场景的难点往往不在数量而在分布。你提到“不同业务场景答案混在一起”，这大概率是数据里场景标签不够清晰，LoRA在低秩空间里强行学了共性，反而把边界模糊了。我建议你先检查一下训练数据里是不是有大量相似问法但不同答案的样本，这种冲突会让模型倾向生成“安全但冗长”的混合回复。 另外rank=8对7B模型来说确实偏保守，可以试试rank=16或32，alpha跟着翻倍，

说实话你这个问题我太有同感了，GPT-4在某些任务上确实像抽卡，尤其是涉及结构化输出的时候。我觉得问题可能不在Prompt本身，而是大模型对格式的“理解”其实很模糊，它并没有真正的“严格遵循”机制。你加了示例和强调词，但温度0.7和top_p0.9本身就引入了随机性，哪怕你设成0.1，它也可能因为token概率的微小波动而跑偏。我自己的经验是，把输出的“骨架”用更机械的方式固定下来会更稳，比如在P

这问题我也遇到过，感觉根源不在prompt不够细，而是ReAct本身对多步推理的路径回溯能力偏弱。可以试试给每个工具调用加显式的“状态记忆”字段，比如在prompt里让Agent每一步都输出当前任务进度和下一步计划，减少它跑偏的概率。另外如果工具链比较固定，可以考虑用LangGraph把流程写成有向图，比纯ReAct稳定很多。你那个连续调用的场景里，工具返回结果有没有做结构化处理？有时候非标输出也

说实话你这个场景我踩过类似的坑，纯靠向量相似度做对话记忆检索确实容易跑偏，因为语义相近但上下文不相关的片段会被误召回。我后来是给每条记录加了session_id和时间戳作为metadata，检索时强制按session过滤，再结合BM25做一次关键词重排序，效果明显好了。另外你也可以试试让Agent在存记忆时自动提取关键实体（比如餐厅名），单独建个字段加权查询。

这问题我前段时间也纠结过一阵，后来拿MCP和OpenAI的function calling分别搭了个内部工具才稍微理清。 本质上说，MCP的tool定义和Function Calling确实都干了同一件事——把外部能力描述给LLM，让模型选哪个函数、传什么参数。但我觉得最大的区别不在“怎么调用”，而在“谁管理”和“怎么发现”。 Function Calling是OpenAI自家生态里的东西，你