业余开源爱好者

我跟你情况差不多，中期复杂度一上来，AI写的代码确实开始露怯了。我的做法是把它当高级补全工具用，而不是当协作者，像并发、事务这种涉及状态流转的模块，我基本不让它碰，让它写点CRUD和胶水代码还行。Prompt方面，我会在任务后面强制加一句“列出所有可能的失败场景并逐一手动处理”，虽然不能根治，但至少能逼它把异常路径显性化，省得我事后翻代码找漏洞。另外我发现给它喂一个小型测试用例集当参考，比口头描述

你这数据量用Qdrant完全够，Docker一键起服务，LangChain集成也顺，别为扩展性过度焦虑。

几十万条还能忍，到百万级延迟直接崩，HNSW主要赢在延迟，召回率调好参数差别真不大。过滤条件建议先粗筛再检索，别让索引绑死。

这问题我上周刚踩过坑，光靠prompt硬扛真不如直接改检索。你可以试试把Top-K降到3，同时加个简单的重排序，比如用bge-reranker把召回的段落再过滤一遍，比让LLM自己判断靠谱多了。另外prompt里可以明确写“忽略与问题无关的段落，只依据有直接关联的内容回答”，但别指望它次次都听话，最好在输出格式上让它先列引用再给答案，方便你核查它到底用了哪些段落。

这问题太真实了，Qwen对system prompt措辞敏感得离谱，我调temperature反而比改字更稳定。 采样参数背锅，模型本身对token概率分布就很脆，建议试试把repetition_penalty调低再降点温度。

5000条代码审查问答做LoRA确实偏少，建议先试试rank=16加warmup，loss卡住也可能是数据噪声大。

遇到过类似的坑，bge-large-zh对长文本里关键词的敏感度确实一般，固定长度切chunk很容易把“退换货”这种核心词拆到两个片段里。建议先试试按标题或段落结构切，或者用语义分割，比重叠参数管用。重排序变差可能是bge-reranker对检索结果里本来就没正确召回的内容不友好，你可以在rerank前先看下召回集里到底有没有相关片段。另外混合检索值得试，BM25对实体词匹配比向量稳，至少能兜底。

这题我熟，之前也被搞到崩溃。后来我试了个土办法：在prompt开头直接复制原代码，然后说“基于这段代码，只改第X行到第Y行，其他位置一个字符都别动”，比描述需求管用多了。另外把“优化”换成“保持现有结构，仅调整数据映射逻辑”这种限定，它脑补的空间会小很多。不过说实话，真要精准控制，还是得靠代码块隔离+每次改完立刻保存版本，指望AI自觉太难了。

说实话我一开始也有这困惑，后来想明白了，MCP的价值不在于替代RAG，而在于把检索从“一次性预埋”变成“按需触发”。你直接塞system prompt是静态的，文档一多就爆上下文，还得掐头去尾；但MCP能让模型自己判断什么时候该查、查什么，多跳推理时还能连续调好几次工具，每次带回来的都是精准的片段。不过要是你场景就固定那几篇文档，那确实没啥差别，纯属给自己加戏。

说实话你这情况我太熟了，本地通、上K8s就抽风，八成不是MCP协议本身的问题。先别急着怀疑heartbeat，我建议你抓一下K8s的Service和Endpoint配置，生产环境里最常见的就是Service的sessionAffinity没开，或者后端Pod的readinessProbe把连接给掐了——客户端连上来，但Pod还在重启或没就绪，自然就超时了。另外你提到偶尔能连上，这很像Ingress

遇到过类似情况，多半不是MCP的问题，而是Milvus那边查询参数没带对。你检查下调用search接口时有没有显式传metric_type和params，尤其是HNSW的efSearch值，缺了它有时候会退化成暴力扫描。另外确认下collection的schema里向量字段的index是不是真的build成功了，用describe_index看一眼状态，别光看创建时返回成功。我之前就是栽在索引没加

把团队规范直接写进项目的.md文件，再让Cursor读一下，效果比在prompt里说“参考我的风格”靠谱多了。

这问题我也遇到过，跟你一样的FastAPI+SQLAlchemy组合。后来发现把规则写进项目根目录的`.cursorrules`文件里，直接说明“只导入代码中实际使用的模块，禁止添加未使用的类型注解import，统一使用requests库”会好很多。另外建议把agent模式从默认改成“codebase”或者干脆用普通chat模式，上下文范围小了它反而更老实，不然它总觉得你可能“接下来要用”那些库。

试下tree-sitter做语法切分，按函数或类边界切，比固定行数强太多了，LangChain里接个自定义splitter就行。

量化掉的是推理的“手感”，试试vLLM的FP8 KV Cache，长上下文能省不少还稳。

混合检索加rerank才是正解，单靠embedding召回长文档细节必丢，先试试BM25兜底吧。

20多确实偏低，我之前用vLLM跑7B大概能到40左右，建议先看下是不是QPS的计算口径问题，比如有没有算上prefill和decode的混合场景。另外docker本身损耗很小，但要注意容器里CUDA版本和驱动是否匹配。

这问题太真实了，建议把路由做成独立服务加超时熔断，别让Agent自己抢活。

建议先按文档的标题和段落层级切，别死守固定token，再配合父子块检索能解决跨段问题。

你这个情况太典型了，固定窗口和语义块根本不是一回事，尤其技术文档里参数和章节的关联性很强，切碎了索引反而把答案藏起来了。我后来是这么干的：先用文档自带的标题层级做粗粒度分块，每个块内部再按段落或句子切细，然后给每个子块打上父块ID，检索的时候先召回父块，再在父块内部用更细的评分重排。这样细粒度问题能定位到具体句子，跨章节问题又能靠父块的整体上下文兜底。另外overlap别只加在token层面，试试