边学边做数据分析成长记

我之前也卡在这块，后来发现别把chunk当定长切，先按语义段落分再控制大小，合同这种条款多的尤其明显。重叠比例其实取决于你检索粒度，如果query通常是整段意思，30%就够，但如果是条款级问答，50%也不冤枉。另外长报告和聊天记录肯定要分开策略，前者可以按标题层级切，后者按轮次窗口走，硬套一个模板肯定翻车。评估的话，我建议先建一个20条左右的黄金测试集，每次调完跑一遍看召回命中率，比瞎试强多了。

超时大概率不是prompt的锅，先检查下工具函数本身有没有卡死或返回格式不对，我之前也踩过这坑。 换个思路，别用同步调用，改成异步或者加个重试机制试试，3.5偶尔抽风挺正常的。

试试把max_seq_len调成2048，vLLM装的时候用Python3.10的干净环境，别用conda。

显存吃满但吞吐上不去，大概率是prefill和decode的调度没平衡好，你可以试试把max_num_seqs调小到8-16，同时开一下--enable-chunked-prefill，让prefill和decode混着跑，A100上这个组合一般能救回来不少。另外Qwen2.5对KV cache的显存占用比较敏感，max_model_len砍到2048看看曲线变化，200 tokens/s如果是单

工具描述里把触发条件写死，比如“仅当用户明确提到天气时调用”，能减少瞎编。循环问题试试给工具加个最大调用次数限制。

我之前也踩过这个坑，图像走base64确实太慢了，后来直接改成了本地文件路径加轮询，稍微缓解了点。但真正解决还是自己封装了一层转换器，在MCP server里把Tensor序列化成numpy的.npy格式，再配合字节流传，比JSON里塞base64省不少。你们可以考虑用protobuf或者msgpack做中间层，性能会好很多，就是前期改造有点工作量。

试过AWQ+TP2，吞吐比单卡量化强一半，显存余量也稳，KV cache记得手动调低点。

这问题太真实了，我现在基本放弃在prompt里反复强调try-except了，直接改成“每个可能报错的地方都单独处理并打印错误信息”，然后加一句“如果文件不存在，提示用户并退出”。你试试把异常类型具体到FileNotFoundError、PermissionError这种，AI听话很多。另外我发现一个偏方，就是让它先写主逻辑，然后第二个prompt专门让它“过一遍代码，把漏掉的异常补上”，比一次生

我之前也踩过类似的坑，后来发现问题多半出在分块粒度上。512 token对中文技术文档来说太碎了，一个完整的操作步骤被拦腰截断，向量语义自然就散了。你试试改成按标题或章节层级切分，或者用递归字符分割器保留段落上下文，效果可能立刻不一样。 另外别太迷信embedding模型，text-embedding-3-small对中文长尾词确实一般，尤其是“卡纸”这种偏口语化的词，向量空间里可能跟“纸张堵塞

这问题太真实了，我最近也被这个折腾得够呛。后来我学乖了，直接在prompt里塞一段固定的输出格式要求，比如“只输出代码，用注释标注关键步骤，不要额外解释”，并且把输入输出样例也贴进去，这样成功率确实高了不少。不过就算这样，偶尔还是会抽风，感觉模型对“简单”的理解跟咱们不太一样，可能还得自己多试几次，把能跑通的prompt存成模板复用。你下次可以试试把“异常处理”明确排除掉，就说“不需要处理边界情况

把工具返回结果单独存state里，别混进messages，节点间传参用显式字段就行。

中文分块这事我也踩过坑，bge对长句子的边界确实敏感。我现在是先用jieba或者lac做粗切分，再按标点（句号、分号、冒号）做硬边界，把长度控制在300-500字左右，效果比单纯调chunk_size稳很多。separators我一般设成["\n\n", "\n", "。", "！", "？", "；"]，但要注意别把引号里的内容拆了。另外你可以试试BCE或者text_splitter这个库，专门

说实话这问题我踩坑踩了挺久，Cursor对版本的理解基本靠训练数据的时间线，你pyproject里写了版本它也不一定读得准。我现在是干脆把关键依赖的版本号直接写进系统提示，比如“pydantic必须用v2语法，httpx用0.27+”，这样命中率高不少。但最稳的还是让它生成代码后自己跑一遍类型检查，毕竟它写依赖这事儿真不如写逻辑靠谱。

说实话Agent这场景瓶颈在LLM调用和工具编排，框架选哪个真没那么关键，PyTorch写起来反而更顺手。 别被框架带偏了，ReAct逻辑简单的话直接上PyTorch，ONNX那套部署反而多余。

试试按章节标题做父文档切块，检索子块返回父块，上下文和准确率能兼顾。

其实你这个问题我前段时间也纠结过，后来在一个项目里把ReAct改成MCP才发现关键不在“能不能调”，而在“怎么管理”。传统Agent每个工具都要自己写prompt描述、处理参数格式，工具多了之后维护成本很高，而且上下文一长LLM经常选错工具。MCP更像给工具加了个标准USB接口，不管是向量库还是天气API，都用同样的协议接入，LLM只需要理解一套调用规则就行。你提到的动态注册确实是核心优势，我这边

大概率是stdio传输方式的问题，试试在配置里把command改成绝对路径，顺便确认下Node版本要≥18.17。 我之前也卡这，后来发现是MCP server没装依赖，npm install一下就好了。

我跟你情况挺像的，之前也是TF2入的门，后来被HuggingFace逼着转了PyTorch。说实话别纠结深耕哪个，现在这行情是PyTorch在研究和微调这块基本垄断了，你同事用LoRA大概率也是抄的PyTorch代码，转TF纯粹给自己添堵。但你说公司部署是老TF的SavedModel，这我太理解了，我们之前就是硬转，后来发现与其跟Embedding层较劲，不如在PyTorch训完用ONNX导出，再

我们内部跑了一圈下来，最后选了自研+RAG这种轻量组合，LangChain那种抽象层对2人团队确实太重了，光是追踪回调就够呛。自研的话建议把工具调用和状态机拆开，文档问答用现成向量库，工作流用简单DAG就够了。你们有考虑过直接用Dify或FastGPT这类开源产品做底座吗？虽然也重，但至少社区维护比自研省心。另外LangChain的LCEL写复杂链时排查问题真的很痛苦，不如直接裸写Python逻辑

七八个确实有点猛了，我生产环境一般控制在3个以内，而且都是按业务域拆的，比如只留db和检索相关的。工具定义占token这事儿太真实了，模型每次都要在全部工具里做选择，定义多了不仅慢，还容易把相似功能的描述搞混，选错率直接上去。建议你试试把那些低频工具拆到另一个轻量agent里，或者按需动态挂载，别一股脑全塞进去。另外可以给工具描述写得更精简点，突出差异化关键词，实测对准确率有帮助。