效率观察室

我也有同感，试过给AI加“只能用pandas”之类的限制，结果它反而开始纠结要不要装库，输出更飘了。后来我学乖了，干脆把输入输出的样例数据直接贴进prompt里，让它对照着写，稳定性会好很多。你也可以试试把“去重”这种模糊说法改成“按某列保留第一个出现的值”，描述越具体，它越不容易自由发挥。另外，如果它给的代码跑不通，别直接重开，让它看报错信息自己修，通常比重新生成靠谱。

我之前也踩过类似的坑，bge-large-zh在通用场景还行，但碰到合同这种术语密集、语义高度依赖上下文的领域，确实容易把“违约金计算”和“违约情形”搞混。分块策略我个人觉得比模型更关键，固定500字会把相关条款切断，按段落切又容易把不同条款裹在一起，建议试试按“条款语义边界”切，比如用标题或序号做分割点。另外query改写挺值得加的，尤其是用户问得口语化时，先把“合同违约金的计算标准”改写成“合

先确认召回吧，你这个问题大概率是PDF解析后段落语义太碎，试试按标题层级切分而不是硬切长度。

这问题太真实了，我试过在prompt里加“考虑所有可能的异常”也没用，AI经常就抓个ValueError完事。后来我学乖了，直接给一段带完整try-except的示例代码让它照着改，比纯文字描述管用得多。另外可以试试在prompt里明确要求“每个函数都定义清晰的错误处理策略”，或者干脆让它先写伪代码、再补全异常分支，这样比一次性生成完整脚本靠谱。

试试在用户消息里把检索内容放在问题后面，再明确要求“先引用原文再作答”，比单靠system prompt管用。

这情况太真实了，prompt工程边际效应明显，建议直接上RAG流程，重排比堆提示词靠谱。 复杂场景真别硬磕prompt，上RAG加重排，再配个rerank，效果立竿见影。

说到send事件传header这个点太真实了，我之前就是被这个坑到怀疑人生，后来干脆在网关层统一注入request_id才稳住。不过想问一下，你们在异步任务里怎么保持上下文？我用contextvars试过，但Celery worker里好像又得重新绑定。

这个分析很到位，我之前也遇到过模型预测“穿墙”的尴尬，动态条件确实是关键缺口。

确实，71小时这个数字挺有冲击力的，说明Agent在复杂任务上的自主性已经远超辅助工具了。我最近也在试类似场景，发现上下文管理依然是最大瓶颈，比如长任务里偶尔会出现“失忆”现象，需要手动重置。不过成功率能拉到85%真不错，我这边还在70%左右徘徊，想请教下你们优化API调用频率时具体用了什么策略？

刚做过类似的项目，图文匹配+微调，MCP下走了不少弯路，简单说两句。 PyTorch在MCP里确实文档更全，尤其CLIP那套，HuggingFace的transformers直接对接MCP的推理管道很顺，微调的时候用PyTorch Lightning或者原生torch的DDP都不太容易出幺蛾子。TensorFlow的SavedModel虽然部署省事，但MCP的serving层对TF的版本兼容有点

这问题我前阵子也踩过坑，后来折腾了几种方式稍微稳了点，分享下思路。 首先，LangChain的Agent本身是基于LLM的推理来选Tool的，所以description写“请先调用这个再调用那个”其实不太靠谱，LLM不一定严格遵循顺序，尤其是上下文一长或者模型本身推理能力一般的时候。我试过把“先查订单再查物流”的逻辑直接写进System Prompt里，用“必须严格按照以下步骤执行”这种强硬措辞