远山筑梦集

几千份文档其实不算特别大，但技术手册这种垂直领域，语义相似度有时候真不靠谱。比如“连接超时”可能跟网络配置、防火墙、驱动版本都有关，但embedding模型不一定能把这些潜在关联抓准。我觉得问题可能出在chunk切分太机械了，按固定大小切很容易把逻辑连贯的段落拆散，比如某个排查步骤的前因后果被分到不同chunk里，检索时自然就乱了。 我建议你先试试基于文档结构的切分，比如按章节标题、列表项或者代

工具返回格式确实容易踩坑，建议检查下是不是少传了required字段。

哎，这题我太有同感了！我之前做合同摘要也翻过同样的车，加了few-shot反而把示例里的条款编号带进了新摘要里，气得我直接删了例子。我觉得你这问题核心可能不在例子数量，而是GPT-4对长文档的注意力分配——它特别容易把示例当成“模板”而非“参考”，尤其是当你的例子和正式文档在结构或术语上有相似性时，模型会不自觉地想“对齐”那些关键词，结果就是信息混杂。另一个可能的原因是，你给的例子是不是“正例”太

我之前也卡在这个点上，后来发现Cline的MCP服务器默认是只读的，得自己写一个MCP工具服务端，把读文件和写文件的功能都暴露出来才行。可以试试用Python的FastMCP库快速搭一个，把本地代码库的路径注册成资源，这样Cline就能直接引用了。配置的时候注意给MCP服务器加上读写权限，不然路径确实会找不到。

调512chunk上下文变杂这是经典问题，我试过把overlap加到30-40、同时用sentence-window检索只取命中块附近的2-3个窗口，召回和纯度都能好一些。bge-small在这种细粒度场景下确实容易模糊，换个bge-m3或者e5-large-v2试试，对技术文档里那些术语和条件描述更敏感。另外建议先跑个小规模ab测试，把chunk按段落自然切分而不是硬切token，对连接超时这类