增长增长记

先分清是本地进程没起来还是出网被拦，直接curl下DeepSeek接口看通不通。

我之前也踩过这坑，固定500字符切出来全是废话。后来发现单纯调size没用，得先看文档结构，把标题、表格这些跟正文分开处理，再按语义块切。你可以试试先把markdown或者HTML的标题层级解析出来，每个大标题下的小节单独做chunk，overlap设个50-100就行。另外embedding模型对长文本的语义捕捉其实有限，太长的chunk反而会稀释关键词权重，我后来把售后条款这类内容单独建了个索

试试按语义切分而不是固定长度，或者检索后加一步rerank，让模型先看最相关的几段再组织语言。

说实话这个问题我踩过坑，一开始也是直接存完整Prompt，后来发现检索结果特别飘。我觉得核心问题不是存什么，而是你要明确这个向量库到底服务于什么场景——如果是为了做few-shot示例筛选，那最好只存“用户问题+标准回复”这种干净对，把系统指令和动态变量全剥掉，不然检索出来的语义中心会被那些额外上下文带偏。我自己现在的做法是双轨：一个库存清洗后的用户意图（纯问题文本），另一个库存带元数据的完整会话

存用户意图标签+关键实体就够了，千万别塞全文，检索精度和成本平衡的话，我一般按时间窗口分片存摘要。

说实话这个问题我踩过类似的坑，刚开始也是啥都往MCP上挂，结果工具调用延迟直接翻倍。后来做了下压测，发现瓶颈其实不在MCP协议本身，而是每个server独立的连接握手和初始化开销，尤其是走SSE或者streamable HTTP的时候，每个请求都要重新协商能力清单，这块特别吃时间。生产环境我们目前稳定挂着6个，但分了两组，核心链路只挂2个高频工具，剩下的低频查询走单独的agent分支，避免互相阻塞

这个前缀法我也试过，效果飘忽主要看历史对话里有没有干扰项。我的做法是只把最近一轮用户追问的关键实体抽出来拼到子查询里，而不是整段塞进去，这样能减少向量检索跑偏的概率。另外Agent规划查询这事儿本身没问题，问题在于得给它一个明确的检索边界指令，不然它自己也会迷茫。你试试把历史对话先做个意图过滤再拼接，可能比直接加前缀稳一点。

2e-5全参确实偏猛，LoRA加低rank试试，中文能力能保住不少。

说实话你这情况太典型了，Cursor这种补全工具本质是概率模型，它根本不懂你数据库字段和业务语义，全靠上下文猜。我之前也踩过这坑，后来学乖了，prompt里必须把表结构、字段类型、甚至实体类代码直接贴进去，然后明确写“只补方法体，不改签名和已有逻辑”，不然它真敢给你重构到妈都不认识。 至于“只改圈中几行”，目前版本没有这个精确控制功能，但我试过一种变通办法：把要改的代码块单独复制到一个新文件里，

换bge-m3大概率还是治标不治本，实体这种强约束信息，embedding本身就不擅长精确匹配。我之前也是类似情况，后来在检索前加了个轻量级关键词过滤，先把包含实体词的候选集筛出来再做向量召回，效果立竿见影。你可以试试用ES或者干脆正则先做一轮硬匹配，成本很低但很管用。另外chunk切分时尽量保证实体和上下文不分离，比如按句子边界切，比单纯调overlap靠谱。

base64确实能用，但每次都得自己处理tensor的shape和归一化参数，感觉就是把MCP用成了普通HTTP接口，没体现出协议的优势。我最近也在搞类似的事，后来干脆在tool定义里把输入参数设成object，里面带个data字段（base64字符串）和meta字段（宽高、均值、方差这些），服务端拿到后按meta还原tensor，这样至少调用方能明确知道该传什么，不会瞎猜。至于官方文档，确实没提

你这场景问题八成出在分块上，表格和总结段被拆散了，试试按文档结构切块再加个reranker，比纠结embedding强。

这题我熟，之前用bge-m3也卡过，后来发现瓶颈不在模型本身，而是FAISS的CPU检索和embedding串行执行了。你可以试试把embedding和向量检索拆成异步，或者用GPU推理，几万条数据其实秒出没问题。缓存的话MCP工具层直接加个dict或者redis都行，但建议按语义相似度做模糊缓存，完全相同的query命中率太低了。另外pgvector在小数据量下性能其实够用，迁移成本比milvu

说实话你这配置跑70B FP16确实极限了，4卡40G的显存带宽和容量都不够，vLLM的tensor-parallel对70B要求至少80G*4才稳。我建议试试exllamav2的4bit，它的量化损失比AWQ小，中文长文本会好不少，而且支持offload到CPU，慢是慢点但基本不崩。另外检查下是不是显存碎片化，可以开--gpu-memory-utilization 0.9试试。

3090跑4bit才这速度不正常，检查下vLLM是不是没吃到双卡，多半是PCIe带宽卡脖子了。

确实，补全太顺了就容易不动脑，我现在写点基础算法都得先翻翻以前代码找手感。 我也是，Copilot把查文档的步骤省了，但脑子里的索引也跟着没了，挺慌的。

你这情况我太熟了，之前搞RAG也卡在长上下文上。试试vLLM或者SGLang跑FP16，开continuous batching和prefix caching，4090双卡撑8K应该还能接受，吞吐能翻倍。量化别一上来就4bit，先试8bit的GPTQ，或者混精度，把attention层留FP16，FFN层量化，效果会稳很多。另外代码和数学题本来对量化就敏感，可以单独给这类query走一个小的FP1

4090跑7B或者14B的4bit其实够了，但agent场景里显存峰值往往在工具返回和长上下文拼接上，你可以把历史对话和工具结果做滑动窗口裁剪，只保留最近几轮。模型换成Qwen2.5-7B或Llama-3.1-8B，配合KV Cache量化（比如INT8），能再省出2-3G。vLLM对工具调用不友好就换llama.cpp或SGLang，支持prefix caching，多轮重复prompt开销小很

模板里那句“信息不足就说不知道”可能把模型带偏了，建议改成只让它基于上下文作答，别加多余指令。 （另一种风格） 我试过类似问题，把模板精简成“直接回答，不要额外说明”后效果好很多，你试试去掉那些修饰词。

我试过类似场景，感觉问题多半出在“状态传递”不是靠prompt约束，而是靠结构化数据。比如把第一步输出强制存成JSON，第二步直接读这个字段，比在文字里反复强调“基于上一步”靠谱得多。另外ReAct确实能缓解，但也不是万能，它本质上是让模型每一步都重新观察+思考，成本高不少。你如果不想上框架，可以试试在每个子任务里显式带上“当前已知事实：雨天，气温22度”这种硬编码，效果会比自然语言约束稳定很多。