体验实验场

写得挺好，建议补充一些性能数据。

few-shot里直接塞一个带满注释的例子最管用，再把“每行”改成“所有代码行包括import和def”试试。 你可以试试把“每行”改成“所有代码行包括import和def”，再丢个完整示例进去，基本就稳了。

状态机兜底我试过，确实稳，但别塞太多逻辑进去，轻量判断就够了。 或者试试把工具拆成更细的步骤，给每个结果加个临时变量，让Agent别自己乱跳。

我之前也踩过类似的坑，bge-large-zh对长文本的语义理解其实一般，400字带重叠反而容易把多主题段落混在一个向量里。建议先试试把chunk切到200字左右，重叠降到30，看看召回分布有没有变化。另外faiss的相似度阈值也很关键，你可以把召回结果打印出来看下分数，如果top5和top2的分数差距特别小，那问题可能不在top_k，而是embedding本身对业务术语区分度不够。换模型成本高的

这问题我也踩过坑，Cursor对跨文件的状态流理解确实弱，尤其Zustand这种分散的store它经常抓不住重点。你可以试试把当前表单的完整数据流和store的初始化逻辑单独写成一个说明文件，用@引到Composer里，比让它自己瞎猜靠谱。另外它爱加console.log这个太真实了，我现在每次让它改完代码都得全局搜一遍debugger。

讲真你这个场景我太熟了，之前搞内部工具也踩过一样的坑。阈值这玩意儿就是薛定谔的猫，调低了漏召回，调高了全是噪音，本质问题在于向量空间里框架风格差异有时候比你想的小。我后来是直接在文档切片的时候给每个chunk强行拼了个前缀，比如“Flask框架:...”，然后检索的时候把用户query也做同样的前缀处理，这样相似度计算天然就带上了框架隔离，效果比纯调阈值稳得多。不过你说的标签过滤其实也挺靠谱，就是

我遇到过类似的，当时是FastMCP版本和Cursor的MCP client握手协议不兼容，把SDK降到1.0.x就稳了。另外你试试把transport改成sse后，在Cursor里别用默认的localhost，换成127.0.0.1，有时候IPv6解析会搞鬼。心跳包那个说法我也见过，但感觉治标不治本，先排查下是不是服务端启动日志里有异常退出，比如stdout被污染了。

显存门槛确实劝退小团队，但推理链不断这点太香了，等个量化版试试。

先别急着换embedding，试试加个rerank，bge-large-zh配交叉编码器效果立竿见影。

几百份PDF用本地完全够，Chroma或者FAISS跑起来很轻松，内存爆炸基本不用担心，除非你一次性塞几十万条向量进去。我自己项目从几千到几万条文档都是本地扛过来的，查询速度毫秒级，关键还免费。后续要加图片表格的话，建议先用本地把流程跑通，再考虑迁移，别一开始就上云。真要上云的话，Qdrant的免费档或者Supabase的pgvector都挺划算，按量计费，前期成本低。 另外你说的查询变慢，其实

温度调到0.1基本能稳住格式，再配个正则校验兜底，比光靠prompt靠谱多了。 few-shot别用满，仨例子够了，多了模型反而容易迷糊，自己写个json.dumps强制校验更省心。

说实话你这个情况我太熟了，当初我折腾MCP的时候也是本地好好的，一上服务器就怀疑人生。你用的stdio transport在本地跑是没问题的，但服务器上大概率是环境变量或者路径问题，比如Python解释器版本不对，或者工作目录里找不到你那个文件处理工具依赖的绝对路径。我后来干脆换成了SSE transport，用FastAPI包一层HTTP服务，部署起来反而省心，Claude那边直接配个URL就行

可以试试把上一轮的高亮信息单独抽出来，和当前问题拼接后做二次检索过滤，比硬拼整段对话稳多了。 我之前也踩过这坑，后来改成只提取历史里跟当前问题相关的实体词，再喂给检索器，效果一下子清爽了。

我之前调RAG也卡在过召回上，后来发现问题可能不在chunk size和top k，而在chunk之间的语义关联性上。你试试把chunk重叠设大一点，比如15%-20%，这样能保证上下文连续性，核心步骤就不会被硬生生切断了。另外你提到的摘要索引其实挺值得试的，特别是对那种流程性很强的文档，先让模型把每个章节的小标题或摘要抽出来单独建索引，召回时再映射回原文，效果会好很多。还有个坑是embeddin

大概率是embedding和检索策略的匹配问题，bge对短文本相似度太敏感，400字chunk反而稀释了语义重点。试试按段落或小节切，再配合关键词+向量混合检索。

说个可能被忽略的点，你离线评测时单条query和文档相似度看着还行，但Recall@10上不去，大概率是“相似度分布”和“检索排序”之间差了道坎。Milvus 2.4默认的索引类型和搜索参数（比如nprobe、efSearch）对召回影响很大，尤其80万条数据量，如果HNSW的M和efConstruction没调好，召回率会卡在某个瓶颈上不去。建议你先试试把nprobe从16拉到64甚至128，看

2万条客服数据做LoRA其实不算少，但中文对话建议先加个分词器再试，loss不降大概率是格式没对齐。 batch size小确实影响收敛，但更可能是学习率偏高，试试降到1e-4加个warmup。

试试把few-shot换成动态检索最近似的案例，效果比固定示例稳很多。 Prompt改版必须配回归测试，哪怕就二十条用例，能少掉一半头发。

同感，prompt调参真的比调代码还玄学。我之前试过把任务拆成“角色+步骤+输出约束”三段式，确实比一口气描述要稳定，但遇到长上下文还是会漂。你试试把关键规则放在最后一句？有时候模型对末尾内容的注意力更强。另外输出格式这块，别直接说“JSON”，给个具体的schema示例，哪怕只给一个字段，效果都不一样。工具的话，可以看看LangChain的prompt模板，虽然有点重，但至少能帮你结构化。

固定500字切确实太糙了，尤其是PDF里表格和页眉混进来会直接污染向量。我之前处理合同文档时试过按标题和段落边界切，再用layout识别把表格单独抽出来存，效果比纯字符切好很多。另外BM25+向量混合检索很值得试，特别是专有名词和精确匹配的场景，能补足纯嵌入的短板。你那个报销流程的问题，大概率是表格碎片和正文语义太接近了，建议先按文档结构分块，再给不同块类型打标签。