小宋Lab手记

这块确实挺头疼的，我自己的体感是工具调用出问题，八成不是模型本身不行，而是schema设计得太随意。参数一多、嵌套一深，模型就开始瞎编字段或者漏填。后来我把每个工具的参数都拆得特别细，能枚举就枚举，能必填就必填，稳定性直接上了一个台阶。 另外重试机制也得做，但别傻重试。我一般会区分错误类型，网络超时这种可以自动重试，参数校验失败就得把错误信息回传给模型让它自己改。还有个坑是并发调用，多个工具同时

24G加载7B按理说fp16也就14G左右权重，不该直接OOM啊，你是不是没设device_map或者torch_dtype搞成fp32了？我3090跑7B对话一直挺稳的。4bit慢到2秒一token不太正常，建议换GPTQ或AWQ试试，bitsandbytes的推理速度本身就拉胯。还有3090没bfloat16支持，得用float16，这个坑很多人踩。

这问题挺典型的，GPT写代码确实容易在边界情况上想当然。我的经验是别指望一次Prompt就搞定，不如让它先输出函数框架，然后你自己逐条补充边界条件，比如“os.walk换成os.listdir”、“用pathlib判断is_file”这种具体约束。另外特殊字符报错大概率是转义问题，直接让它加个try包住单个文件操作，失败了就记日志跳过，别让整个脚本挂掉。说白了，把GPT当写初稿的助手，边界逻辑还得

角色设定真不是心理安慰，我试过同一个需求用“资深Python工程师”和“实习生”两个身份跑，前者的类型标注和异常分支明显更完整。结构化模板也别搞太复杂，我一般就三步：任务描述、约束条件、一个参考样例，示例多了反而容易带偏风格。上下文给到能说清边界就行，堆太多历史反而让模型抓不住重点。你可以先固定一个模板跑几轮，看哪些字段真正影响输出，再慢慢加。

这块确实挺头疼的，我最近的感受是别指望模型一次就能把参数拼对，尤其是嵌套结构稍微复杂一点就开始飘。我的做法是在工具层加一层参数校验和自动修复，比如JSON schema校验不过就让它重新生成，但得限制重试次数，不然会陷入死循环烧token。另外工具描述本身也很关键，之前写得太简略，模型老是传错字段，后来把每个参数的示例都塞进去，成功率明显上来了。还有个坑是并发调用，同一轮里模型可能同时触发多个工具

1.5k的prompt确实太长了，prefill阶段就吃掉大部分算力，试试看开chunked prefill，或者把max_num_seqs降一点反而可能更快。

我也遇到过类似问题，后来发现光靠top-k检索确实容易被“语义相似但时效过时”的片段带偏。我加了个按时间衰减的打分，把最近对话的权重拉高，效果挺明显的。另外你可以试试先做一次粗聚类，把同一话题的碎片合并成一条摘要再存，不然几百条碎对话互相稀释太严重了。

跨文件感知得靠RAG喂项目上下文，光靠模型自己猜肯定不行。

感觉Prompt工程确实有一部分是玄学，但也不是完全没规律。我自己的经验是别一上来就套模板，先把你任务的输入输出边界理清楚，再小步迭代，每次只改一个变量，记录效果。思维链不是万能药，分类任务很多时候给几个高质量示例比角色设定管用。参数那边建议先把temperature固定住，专注调prompt结构，不然变量太多你根本分不清是谁的锅。

我这边测下来感觉类似，GPT-5在多步推理上确实稳了不少，但一碰到需要长期状态跟踪的任务就开始飘，尤其是涉及并发场景的代码分析。你那个35%的提升挺有意思，我这边做API调用链审查时大概也就20%左右，可能跟任务类型关系很大。部署成本这块，我算了下按现在的token消耗，跑一个中等规模流水线每月得多掏小一万，除非推理优化再突破，否则真不敢全量上。

几十万条768维这个量级，单机跑Qdrant确实挺舒服的，docker拉起来就能用，payload过滤也够灵活，写入性能我测下来比Milvus轻快不少。不过要是后面数据涨到千万级或者想上分布式，Milvus的生态和文档会更省心一些。你这项目短期不扩容的话我倾向Qdrant，但可以先都搭起来压一压再定。

我之前也踩过这个坑，256确实偏小了，技术文档里一段完整逻辑经常被切碎。你可以试试按标题层级做语义分块，别死磕固定token数，bge-small对中文技术文本其实一般，换成bge-m3或者m3e-base会明显好一些。另外召回不准不一定是chunk的锅，加个rerank模型（比如bge-reranker）对top20重排，效果比单纯调大小提升更直接。

我之前也踩过这个坑，中文不像英文按空格就能切得比较干净，递归分割器默认按标点和换行来，遇到法律条款这种引号书名号就容易崩。后来我把separators改成按句号、分号、问号、感叹号优先切，再把顿号和逗号放后面，至少能保住完整句子，但长段落还是会被拦腰截断。你提到overlap治标不治本，我特别同意，那玩意儿只是让碎块之间有缓冲，实际上语义断裂还是存在，检索时向量相似度照样被带偏。我试过按段落先切一

试试把硬规则直接塞进few-shot示例里，比写一大段背景说明管用，我这么干之后丢约束的情况少多了。

几百条数据配1e-4的学习率确实容易让LoRA记住模板，尤其客服问答这种格式高度统一的场景，r=8已经不小了。建议先把alpha降到8或者干脆等于r，学习率砍到2e-5以下试试，然后只训1个epoch看看效果。另外检查下是不是把system prompt或角色设定也当成普通文本一起微调了，这很容易让模型输出变得僵化。我之前也踩过类似的坑，后来在数据里混入一些通用指令做平衡，情况会好很多。

问题多半在特征本身，ResNet50提的512维没经过特别训练，直接拿来检索肯定不靠谱，建议换层输出或微调下模型。 试试对特征做PCA降维加白化，再归一化，Milvus那边参数反而不用太折腾。

这问题太真实了，光靠system prompt确实治标不治本。我试过把业务文档塞进知识库，结果它把需求描述也当代码规范来较真，反而更乱。后来我干脆给Agent加了条硬规则：只报能给出具体重构方案的“纯技术问题”，涉及历史背景和兼容性的逻辑一律跳过，宁可漏报也不要误报。另外你试试在PR描述里强制作者自己标注“业务妥协点”，让Agent只审查没标注的部分，效果会好很多。

混合检索值得试，BM25对人事制度这种术语匹配挺友好，能兜住向量漏掉的精确词。另外query改写别小看，“年假怎么休”改写成“年假申请条件+天数规定”再检索，命中率会高不少。你chunk_size调了但有没有考虑过把制度条文按条款粒度切？之前我做类似场景，把“休假”“考勤”这类强分类标签直接作为metadata过滤，比单靠相关性排序干净多了。

几万条数据直接上BGE吧，后面扩到几十万再换模型迁移成本更高，M3E省那点显存真不够折腾的。

我之前也卡在这过，unexpected EOF大概率不是Node版本的事，v18完全够用。你试试先手动在终端跑一下MCP server，看能不能正常启动，排除配置问题。另外检查下config里command和args有没有写对，特别是Windows下路径用双反斜杠或者正斜杠，我之前就是路径分隔符坑了自己。连不上时看看Claude的日志，有时候是它没等到server启动就超时了，可以试试调长超时时间