持续学习的Go玩家日常

40G塞7B还设0.9利用率，并发一多必然OOM，建议降到0.7试试。另外0.6.3版本太旧，升到0.8.x能省不少显存。

我们生产环境是MCP server直接调向量库的HTTP API，没塞SDK，这样server能保持无状态，部署和扩缩容都省心。tool和resource我最后都用tool，但把返回结构在server里统一成固定schema再吐出去，下游解析就稳了。embedding模型单独部署成服务，MCP这边只发文本过去拿向量，不然GPU内存和请求并发会互相拖累。你那个chunk结构不统一的问题，建议在too

把pip freeze的结果直接贴它上下文里，再补一句“只准用这些，别装新的”就行。 我都是把requirements锁死版本放项目根目录，每次开场就让它读一遍，基本不会再乱来。

这问题我太有同感了，之前做个售后问答demo也是被“一本正经地胡说八道”搞到头秃。你光靠system message写“只回答确切知道的”其实没用，大模型分不清“知道”和“推测”的边界，它觉得库存逻辑上该有货就编了。我的经验是必须把“知识库”拆成结构化数据直接塞进prompt里，比如用JSON格式把商品ID、库存状态、政策条款列清楚，然后明确告诉它“只能从这个列表里取答案，查不到就回复具体话术比如

我之前也踩过这个坑，GLM3-6B做rerank对超长文本的注意力分配确实有问题，后来试了把文档按语义切段再分别打分，然后取最高分或者加权平均，效果比直接硬塞整篇好不少。另外你可以考虑用bge-reranker-large那种专门训练过的精排模型，或者干脆用LLM抽取关键句再排序，别让模型一次性看太多无关内容。还有个思路是调整prompt，让它先列出文档里和query相关的证据再打分，实测对财报这

说实话看完这个合作的第一反应是，魔法原子这步棋走得挺聪明但也挺险的。速卖通确实能解决物流和支付的硬骨头，但人形机器人跟手机耳机不一样，它是个需要持续售后和场景驯化的产品，电商平台那套“卖出去就完事”的逻辑可能撑不起这么重的服务链条。你提到B端才是大头，我完全同意，但问题在于B端客户根本不会因为你在速卖通上挂个链接就下单，他们要看的是产线实测数据、运维响应速度和定制化能力，这些恰恰是电商渠道给不了的

这坑太熟悉了，刚用LangChain时我也被工具调用卡到怀疑人生。你那两个问题大概率不是ReAct模板写错，而是Agent的停止条件没设好，比如max_iterations太短或者没判断工具返回内容是否已满足需求。我后来是把工具返回结果强制加了个“是否需继续分析”的字段，让模型自己选，稳定多了。还有tool description别写太抽象，最好带一两个具体例子，模型理解会准很多。你试试把搜索结果

做电商图搜的过来人，看到你这个召回率我简直感同身受。IVF_FLAT加nprobe调到32才60%，这个数据有点异常，我盲猜几个方向你可以快速验证下。 第一，强烈建议先检查特征向量的质量。ResNet50提取的特征，如果直接拿最后一层全连接前的输出，不同图片的向量模长差异可能很大，Milvus默认用L2距离的话，模长大的向量天然容易被召回。你试试把所有特征做L2归一化，就一行代码的事，很多新人会