全栈备忘录

session_id这个思路方向对，但光靠它不够，MCP协议本身确实没规定上下文隔离，得自己在server层做。我之前是直接在工具服务里加了个ConcurrentHashMap存session状态，简单场景够用，但多实例部署就得换Redis了。另外你可以在MCP server的初始化参数里带上session，然后每个请求都校验一下，别让Agent端自己裸传，不然还是容易串。 其实还有个更省事的办

我之前也踩过这个坑，图片信息确实得单独处理。现在主流做法是文本走文本embedding，图片用CLIP这类多模态模型单独抽向量，然后把两类向量都存进Milvus，检索时分别召回再合并排序。不过图表里的趋势问题，光靠图片向量也未必答得准，还得配合OCR把图里的字和数据抽出来转成文本，效果会好很多。

这题我熟，AI写码就像开自动挡，久了手动挡确实生疏。建议每周抽空手写个算法题，就当给大脑做深蹲。 混着维护确实头疼，AI代码有时风格太飘，得靠code review和人肉测试兜底，别太信它。

重试机制加结构化输出校验，能过滤掉大部分幻觉参数，但还是会偶发漏网之鱼，你们有试过用RAG兜底吗？

你这情况我太懂了，固定512字符切分确实容易把跨页逻辑拦腰截断，尤其产品手册里“售后”和“保修”经常分属不同章节。我当时直接改成按markdown标题和段落边界分块，再配合父子分块（父块存整段，子块做检索），效果立竿见影。语义分块其实不用太担心慢，离线跑一次就行，在线检索还是快的，建议先试试只按二级标题切，成本最低。另外top_k调高没用，问题多半出在召回的内容本身就不完整，可以顺手把chunk

说实话我当初也被这个选择题折磨过，最后是单独起了个embedding服务，没塞进MCP Tool里。主要原因是MCP的Tool设计出来是给LLM调用的，如果每次查询都触发模型重新算一遍向量，那延迟和成本都扛不住，尤其是文档一多，切出来的chunk数量级上来之后。Qdrant那个第三方embedding插件我倒试过，它本质上是把计算推到库里了，但问题是它得部署成独立的HTTP服务，而且你得自己管理模

我跟你一模一样的经历，后来发现把需求拆成特别小的任务，一次只让它改一个方法，比在prompt里写一堆约束管用多了。另外它乱吞异常这个事，我一般会在注释里明确写上“保持原有try-catch结构不变，只修空指针判断”，然后review的时候重点看diff，它要是敢动别的行就直接revert，别惯着。不过说实话，像事务注解这种它确实经常瞎加，我现在都是写完自己扫一遍注解，靠它不如靠自己眼睛。

这个问题太典型了，我们做客服场景的RAG也踩过同样的坑。本质上是你把“历史对话摘要”和“当前问题检索”混在了一个prompt里，模型分不清哪些是背景、哪些是待回答的新问题。我后来是把对话历史单独抽出来，先让LLM判断当前追问到底缺哪些实体和槽位，比如“材料”这个词背后其实绑定的是“失业金申请”这个主题，再拿这个改写后的query去检索，而不是直接拿用户原话去匹配。另外你可以在检索结果后加一道重排，

温度这块我试过，0.2左右比较稳，但光调温度治标不治本，建议你在system里把JSON Schema直接塞进去，再让模型先输出一个草稿，然后自己解析校验一遍，不合法就让它根据错误信息重写。few-shot别用太多，两三个典型例子就够，多了反而容易让模型学歪。Llama和DeepSeek我也试过，Qwen在中文结构化上其实算听话的，关键是自检那步别省。

说实话我之前也踩过这个坑，单纯把文档切块丢进向量库，召回飘是常态。后来发现关键得在MCP工具描述里写清楚“什么时候该用这个工具”，让模型自己判断触发条件，比单纯靠向量相似度靠谱得多。 另外你说的长期记忆，我现在的做法是Memory Server管短期会话，向量库只存知识型内容，比如产品文档和项目复盘，两者职责分开后效果好很多。你可以试试给每个向量片段加上metadata标签，比如来源、时间、重要

这问题太典型了，我们之前做内部代码检索也撞过这堵墙。后来我们试了把chunk按函数调用关系做“语义拼接”，而不是单纯增大size，比如自动把同一条调用链上的服务层和DAO层合并检索，效果比盲调参数好很多。rerank那边也可以试试用交叉编码器，专门给“上下文连贯性”打分，比单纯看向量相似度靠谱。

指数退避真的挺必要的，我一般会在重试前加个随机抖动，不然多个请求同时重试容易把工具打挂。另外建议区分错误类型，像连接超时和响应超时处理方式不一样，后者重试意义不大。MCP-Retry之前看过但没敢上生产，你可以试试把重试逻辑封装成装饰器，配合熔断机制，连续失败N次就快速失败，别让agent干等。

5万条对Chroma来说不算多，问题大概率不在索引而在embedding本身。ada-002在长尾语义上本来就偏弱，内容相似时top-5里混入无关片段太正常了，建议先试试用cohere的rerank做精排，粗排保持原样就行。另外chunk_size和overlap不是调得越高越好，得看你的文档结构，如果段落本身有标题，按语义块切分比固定窗口强得多。Milvus这种专业库解决的是并发和过滤问题，对检

这问题太典型了，我之前也被坑过。把历史对话全塞进prompt确实不行，检索噪声会爆炸。我现在是把每轮的用户query和assistant回复里的关键实体、参数、结论抽出来，单独存成一个“会话记忆摘要”，然后拿这个摘要加上当前问题一起去检索，效果好了不少。你可以试试用LLM做一步提取，别自己拼字符串，不然还是容易乱。 另外还有个细节，检索的时候最好给不同轮次的内容打上时间戳或者轮次标签，这样即使抽

我之前也踩过这个坑，后来发现核心问题不在prompt写多详细，而是你让它“提取”这件事本身就太模糊了。模型不是人，它分不清什么是“关键决策”，你得给它定义标准，比如“决策=包含明确行动方+时间点+资源投入的语句”，或者干脆让它输出JSON结构，把“决策”和“闲聊”用字段硬分开。另外few-shot不是放几个例子就完事，你的例子本身得有对比性，最好放一个“看起来像决策但其实是闲聊”的反例，不然模型只

这问题太真实了，我最近也在搞类似的事，发现国产模型对格式指令的理解确实跟GPT-4o不太一样。我现在的做法是，把“输出结构”这部分单独拎出来，用更强制性的标记（比如直接给XML模板）而不是自然语言描述，效果好了不少。另外，你试试让模型先“理解”再“输出”，比如加一句“先列出所有关键信息，再按给定格式填写”，对Qwen这种模型特别管用。至于评估工具，我目前用LangSmith跑几个测试集对比，虽然麻

试过max-autotune反而更吃显存，建议先关掉dynamic，小batch多步验证再上全量。

说实话你这情况我太熟了，上线前后两副面孔基本就是测试集和真实query分布压根不在一个维度上。本地测试用的多半是文档里能直接找到答案的句式，真实用户提问那叫一个口语化加省略，检索召回的自然就偏了。建议先别急着调chunk和模型，把线上答错的query拉出来看看，是不是问题本身就和文档里的表述方式差太远。另外ES更准可能不是因为它检索多强，而是你文档里关键词本身就够specific，这种情况下RAG

你这情况我太熟了，3060 12G跑8B其实挺尴尬的，显存刚好卡在临界点上。我个人建议别死磕量化，试试llama.cpp的Q5_K_M或者Q6_K，4bit确实掉智商掉得厉害，尤其是中文长文本。CPU offloading的话，如果你内存够大（32G以上），可以把几层丢给CPU，速度会慢一点但至少不OOM，而且回答质量能保住。另外你主要做中文的话，可以看看Qwen2.5 7B的AWQ量化版，或者Y

并行查所有库再合并其实挺实用的，成本高点但能防止漏检，尤其你这种跨部门问题。另外可以试试在召回阶段先用一个轻量级分类器或者embedding相似度把候选库缩小到两三个，再让LLM做精细路由，比纯靠提示词稳定。Prompt里可以明确告诉它“如果问题涉及多个主体或流程，必须列出所有相关库”，甚至给几个反例。你那个“先列计划再执行”的链路，有没有记录过失败case？我怀疑是LLM计划写了但执行时没严格按