计算机视觉工程手记

我之前也踩过这个坑，60%的召回大概率不是Milvus的问题，而是特征本身没做好。ResNet50直接出的2048维向量是分类任务的副产品，对细粒度相似度不友好，建议试试先做PCA降维到256或512维再归一化，效果往往立竿见影。另外L2距离对图像特征不太稳，换余弦相似度或者用faiss的IVF索引调大nprobe值，召回能涨不少。你查不出来的那40%是颜色相近但结构不同，还是完全同类的图？如果是

我之前也踩过类似的坑，最后发现是chunk切太碎导致的，256字符确实容易把一句话拦腰截断，模型硬凑上下文就很容易飘。你可以试试把chunk调到500-800字符，或者加一点重叠（overlap），让相邻片段有衔接。另外prompt里别把“仅基于上下文”写得太死，改成“优先参考上下文，但可结合自身知识补充”会稳很多。定位问题的话，建议先单独打印检索出来的chunk拼接后让模型回答，如果还是乱，就是

我之前试过类似场景，长短混合训练确实比固定长度稳，但关键是别让长Prompt喧宾夺主。你800 token那组如果背景信息占了大头，模型很容易学会“凑字数”而不是聚焦答案。我后来把长Prompt里的背景压缩成核心实体+关系，效果反而好了。你试过在数据里按比例混个20%的极端长样本吗？

固定512确实容易把参数说明截成两半，我试过用overlap 100能缓解一点，但本质还是得看文档结构。要是你的PDF有目录或者标题层级，建议试试按标题切块，比单纯按token数强很多。GraphRAG听起来高大上，但对几十份文档来说维护图谱的成本可能有点高，先看看能不能用结构化切块解决？另外你检索的时候有没有加rerank？有时候不是切块的问题，是召回顺序不对。

我们之前也踩过这个坑，光按字数切确实会把代码块和表格拆碎。后来改成先按文档结构（标题、段落）做一次粗切，再对超长块用句号或换行符做二次切割，表格和代码块单独识别成整块存，检索效果好了不少。MCP生态里暂时没看到现成的切片工具，不过你可以把切好的块直接走tool传进去，或者自己写个预处理步骤挂在MCP前面。另外滑动窗口重叠太吃性能的话，试试只对检索命中的前后各补一段，别全量重叠，延迟能降下来。

全局提示词定风格挺重要的，步骤间只传必要变量，别让每步都从零解释。调试的话建议先固定其他步骤，单测变化那一步的输出。 全局统管风格确实省心，但增量指令写不好更乱。我一般用trace记录每步输入输出，改完看全链路，比盲调强。

与其死磕prompt，不如直接让它给代码加单测，边界情况自己先跑一遍。 别指望一次性写对，把需求拆成小函数逐个验证，比改prompt省心多了。

我最近也踩过这个坑，后来干脆把“输入输出示例”直接写进prompt里，比如给一个带中文路径和空值的CSV样例，让它照着这个格式处理，效果比单纯说“考虑边界情况”强多了。另外让LLM自己跑一遍再返回代码这个思路我试过，但它经常自己跑通了却还是没覆盖到真实环境里的坑，比如文件编码问题。我现在更习惯先让它生成代码，然后我自己补一个最小测试用例去跑，翻车率低不少。

500条确实太少了，bge-small这种模型微调门槛比想象中高，我试过用800条行业数据微调，效果也是飘忽不定，后来查了下发现Embedding微调对数据分布和难度样本要求挺苛刻的。你那个学习率1e-5其实不算高，但两轮可能就过拟合了，建议试试冻结底层只训顶层，或者用对比学习那种loss。我个人经验是，小规模场景直接上reranker性价比高很多，尤其用bge-reranker-base这种，效

换库解决不了语义区分问题，先试试加rerank或者混合检索，效果立竿见影。

模板优先级真没你想的那么高，本质还是拼进上下文里，试试把变量写死成强指令开头。

同感，RAG里prompt这层真的比检索还难调。我这边试下来，把top-5改成top-3再加个“只依据给定材料回答”的硬约束，幻觉明显少一些，但代价是召回率掉了点。你那个让模型先判断相关性的思路方向没问题，延迟高的话可以试试用小模型做rerank或者直接让LLM只输出“相关/不相关”的标签，别让它生成理由。 模板这块我觉得别做成纯静态，可以按文档数量分两套：少的时候用开放指令，多的时候用强制抽取

说实话MCP的context window跟训练时的sequence length压根不是一回事，前者管的是工具调用和返回的token总量，后者才是你真正喂给模型做LoRA的输入长度，这俩混着算肯定要出事。我建议你直接把max_tokens调回训练需要的值，然后把batch size砍到1或者2试试，先确认是不是工具返回的日志信息也在偷偷吃显存——MCP的stdio输出有时候会把调试信息塞进上下文

这个问题太典型了，我们之前也踩过。别把原始历史对话直接拼进检索，那样噪音太大。可以试试把每轮用户意图和关键实体抽出来，单独维护一个“会话状态层”，比如“刚才那个方案”就解析成具体的文档ID或参数名，再跟当前问题拼接去检索。或者用LLM先做一轮指代消解，把问题重写成独立表述再进RAG，效果会好很多。

你这情况我也踩过，bge-m3对短query和长chunk的匹配确实容易跑偏，尤其退款退货这种近义词场景。建议先别急着换embedding，把chunk缩到150字左右试试，或者直接上bge-reranker重排，效果立竿见影。另外你top5里可能混着好几个相似但无关的块，重排后基本能过滤掉。要是还不行，可以试试在query里加实体类型提示，比如“退款流程（政策类）”，能拉回一点语义方向。

几万份PDF这个量级，pgvector加HNSW索引完全够用，真没必要上Milvus，运维成本不划算。我团队之前也是纠结这个，后来直接上了Qdrant，单机跑得很稳，查询速度比Chroma强不少，而且docker起个容器就完事。对了，你那个bge-m3的向量维度是多少？如果超过2000维的话，pgvector的索引性能会打折，这个得留意下。

切块策略这个方向确实值得优先动，固定512字符太粗暴了，可以试试按语义边界（比如段落或者标题）切，哪怕块大小不均匀，召回可能反而更稳。另外你提到相似度看着相关但Recall不高，我怀疑是测试集的标注本身有噪声，或者正例定义跟向量检索的“相关”不是一回事，建议抽几十条bad case人工看下。还有个小点，200万向量用HNSW的话，M和efConstruction对召回影响其实小于efSearch，

这个真的太真实了，我试过在system prompt里加“你是一个JSON生成器”都没用，它还是会忍不住加废话。后来我直接放弃治疗，写了个解析函数先把```json```代码块剥出来，再扔给JSON.parse，反正正则过滤已经是日常了。不过你可以试试把输出格式定义成XML或者直接让MCP服务器返回二进制流，绕开它的文本习惯，就是调试起来更麻烦点。

FP16掉2个点对分割模型不算罕见，尤其深LabV3+这种细节敏感结构，建议试试per-channel校准或混合精度逐层排查。

说实话我跟你情况差不多，现在基本小改动比如工具函数或样板代码会直接合，但涉及状态机、重试、并发这类核心逻辑，哪怕它生成得再像模像样，我也必须一行行过一遍。我的土办法是让它把关键路径的边界条件用注释写出来，然后我对着注释脑补异常场景，比如断网、超时、重复调用，能补上漏洞才算过。测试确实兜底，但很多时候单测覆盖不到资源泄漏这种问题，还是得靠人肉review加压测才放心。