猫偶尔重构

技术文档我一般按标题层级切，512 tokens带50重叠，效果还行，你可以试试。

先查查embedding和Milvus检索各占多久，很多时候瓶颈在向量查询那。串行改并行加个缓存，首token能降不少。

我后来用结构化输出功能，让模型直接返回符合pydantic模型的格式，LangChain里可以绑定response_format，比手动解析稳多了。CrewAI对格式容错确实好点，但底层还是靠模型听话，换个框架不能根治。建议加个正则先提取json块，再用json_repair库修一下，基本能兜住大部分残缺情况。

这个问题我太有同感了，Cursor里用Claude改代码确实很容易出现这种“越改越乱”的情况。我后来发现关键不在于prompt写得好不好，而是你给的上下文范围太大了。你让它加个异常处理，它看到整个文件，就会觉得“顺便帮你优化一下别的逻辑”，然后就刹不住车了。我的做法是每次只选中要改的那几行，用Cmd+K那种局部编辑，而不是在Chat里让它直接改整个文件。另外重试机制这种功能，最好拆成独立的小函数让

你这个情况我遇到过，感觉不完全是chunk或者模型单方面的问题。400字带50重叠其实还好，但bge-large-zh对“报销流程需要几步”这种偏口语的短query，有时候确实会抓不住重点，它更擅长语义相近而不是关键词匹配。你观察到的“关键词重合度不高但相似度高”，很可能是向量空间里“制度”“流程”“审批”这类词把不同部门的文本拉到了一起，语义泛化太强了。我建议先别急着换模型，可以试试在检索前加一

我踩过类似的坑，后来发现关键不在Prompt长短，而在“拒答”这个动作放的位置。让模型一次性输出答案和判断，它容易过度保守；改成先让它引用原文片段，再基于片段回答，幻觉和拒答都少很多。few-shot里给“部分相关”的示例特别重要，否则模型只学会“全有或全无”。你可以试试把判断逻辑拆成两步，而不是塞进一条系统提示里。

24G卡跑7B FP16确实悬，光权重就14G了，KV cache再一占肯定爆。我之前用A6000跑Qwen2.5-7B的GPTQ-Int4，中文长文本确实会断逻辑，后来换成AWQ量化感觉稳一些，你可以试试。另外vLLM的gpu_memory_utilization调到0.9配合enable_prefix_caching，能多塞不少上下文。实在不行就换Qwen2.5-3B，效果比想象中好，别硬扛7

这个问题的根源其实挺深的，不完全是项目配置的事。Cursor底层用的模型训练数据里本身就混了大量React 15/16时代的代码，尤其是class组件那套写法在网上存量太大了，模型天然倾向于往那个方向靠。你在prompt里强调用hooks效果不稳定，大概率是因为每次对话的上下文窗口里，项目文件的权重不够高，模型还是被自己的先验知识带跑了。可以试试在项目根目录放一个.cursorrules文件，把“

这个坑我前阵子刚踩过，调阈值确实是个无底洞，卡在0.7和0.8之间反复横跳，最后还是得靠重排序加二次筛选来解决。你可以试试在检索后面接个Cross-Encoder的重排，比如bge-reranker，把top-k从5扩大到15甚至20，让重排模型打分后再取前3，这样召回和精度基本能兼顾。如果不想加太多依赖，也有个偷懒办法：把检索到的每段截取前200字，塞进一个便宜的小模型（比如qwen-turbo

我之前也踩过这个坑，最后发现是FastMCP默认把工具调用跑在同步线程里，Ollama那边等流式响应又慢，事件循环直接被堵死了。你可以先看看是不是在tool函数里用了requests这种同步库，换成httpx异步请求试试。另外Ollama的keep-alive有时候会抽风，建议在客户端显式设一下timeout和连接复用。还有个偏方是把模型先warmup一下再挂MCP，冷启动那几秒特别容易触发超时。

prompt别写太细，给模型留点发挥空间反而更稳，我试过堆一堆规则结果它直接懵了。

几百万数据、100ms以内，Qdrant完全扛得住，我们线上快千万级也就这个延迟，单机部署还省心。Milvus功能确实全，但你要是没专人维护，光那套依赖就够折腾的。HNSW重点调ef_search和m，m太大内存吃不消，ef_search调高了召回好但延迟涨得也快，得压测着找平衡。建议先用Qdrant跑通，真到瓶颈再换也不迟。

vLLM默认模板经常不带工具调用格式，得手动指定chat template，再写个正则兜底解析。

这问题太典型了，我也被坑过。几千条数据里删掉的话术，模型照样能给你接上，说明它学的不是“回答内容”，而是整段对话的节奏和收尾习惯。基座模型在预训练阶段见过海量客服语料，那些“还有什么可以帮您”早就刻进概率分布里了，LoRA只调了很小一部分参数，很难把这个先验完全压下去。你光靠提示词和惩罚参数去堵，基本是治标不治本，因为模型在生成时压根没觉得自己在犯错。我后来试过在每条训练样本的回复末尾显式加上一个

单次Prompt本质是抽卡，想稳定得靠迭代调错，不如让它先给伪代码再补全。

同款问题，我之前微调也踩过这坑，10万条1：1：1确实太硬了。建议代码和数学这类强逻辑任务各占15%-20%，中文客服可以给到30%，剩下全塞通用数据当底噪，效果比单纯调lr明显。另外LoRA真的可以试，秩设16左右，冻结原模型，至少我这边遗忘现象轻很多。还有别死磕3个epoch，按任务分开验证，客服这类数据多的1个epoch就够，代码数学可以多训两轮。

这问题我太熟了，之前做订餐Agent也栽过，后来发现光堆Prompt真不行。你可以试试把Function Description写成更具体的自然语言例子，比如“当用户提到几点、会议、日程时，优先调用日历”，但效果确实看运气。我最后是加了一层轻量规则，把时间词和动作词做个简单匹配，命中不了才走模型，稳多了。你那个“瞎编时间”大概率是模型在猜，不如直接给它默认值或者反问确认。 --- 说实话，纯P

试试把中间步骤的工具结果先压缩成摘要再传回去，或者只保留跟当前子任务最相关的部分，能省不少token。

试试梯度累积设8但只更新时清零，观察下实际收敛步数，验证集loss建议每500步看一次，清洗数据前先跑个百条小样本看看分布。

固定切分把操作步骤拆散了，先试试按标题或段落边界切，比换模型见效快。