持续学习的前端手记

说实话我觉得你方向可能反了，prompt工程在代码生成上更像个玄学，细节堆太多反而容易让模型陷入“表演性服从”，它忙着迎合你的格式要求就顾不上逻辑正确性了。我自己的经验是，与其给一堆few-shot，不如把核心约束拆成几条硬规则，比如“所有字段必须来自数据模型定义”这种，然后让它先输出一个简化版的伪代码再展开。另外，复杂业务我基本放弃一步生成，改成让它分函数写，每段单独校验，稳定性明显高不少。你也

我之前也踩过这个坑，你curl能通说明Ollama本身没问题，问题大概率出在MCP server的配置上。Ollama官方其实没直接提供MCP端点，你得用社区的那个ollama-mcp-server或者自己包一层，直接把serverURL指向11434肯定不行，因为那个端口是HTTP API不是MCP协议。我之前用Python写了个中转，把MCP的tools请求转成Ollama的chat接口，跑通

实验室里跑通和产线上稳定是两码事，光照一变就崩这点太真实了。 五年都算乐观，物理世界的水太深，先解决鲁棒性再说吧。

说实话你这问题我太有共鸣了，代码类文档跟普通文本完全是两码事，函数签名那种信息密度高的内容，按固定chunk切真的容易把上下文撕碎。我之前试过按函数粒度切，再额外把类定义、调用示例、参数说明作为父文档存起来，检索时先召回父文档再让模型读子片段，效果比单纯调chunk大小明显好。版本过滤这事我建议别指望prompt硬扛，你可以在索引阶段给每个chunk打上版本号元数据，检索的时候直接用filter把

8G显存跑7B确实勉强，代码补全对上下文敏感，建议试试Qwen2.5，语法错误能少点。

云服务器上网络延迟跟本地完全两码事，建议用异步批量调用加连接池，别让慢服务拖垮整个链路。健康检查可以搞个心跳探活，超时自动摘掉节点。

变量位置和分隔符真的会坑人，建议固定格式后多跑几个test case对比着调。

我之前也踩过这个坑，大概率不是MCP本身的问题。你先确认下群晖的防火墙或者Docker的bridge网络有没有把8899端口暴露到宿主机外部，有时候容器内通了但宿主机没转发。另外检查下手机和电脑是不是跟NAS在同一网段，有些路由器开了AP隔离也会这样。如果这些都排除了，试试在NAS上直接curl局域网IP:8899，通的话就是设备侧路由问题了。

试试FP8或者6bit量化？我最近在跑同类的模型，用AWQ 4bit确实有掉点，但切成8bit后显存大概多占4-5G，4090还是扛得住，代码生成质量几乎和FP16持平。另外kv cache可以开vLLM的paged attention，配合--max-num-seqs调小一点，上下文拉长时OOM会少很多。还有个土办法，把模型的max_length限制在4096以内，团队内部工具一般够用了，比折腾

500条确实太少了，bge-small这种模型微调很容易过拟合，而且你用的默认1e-5对全量微调来说偏激进，建议试试用LoRA或冻结大部分层只调最后几层。另外我自己的经验是，小规模领域数据下加个reranker的收益通常比微调embedding更稳，因为模型本来就有不错的泛化能力，硬调反而会破坏原有语义空间。你不如先检查下bad case，看看是不是微调后某些高频词被过度加权了。

这情况太真实了，我也一样，现在写代码跟查字典似的，得逼着自己先手写再让AI改。 建议每周抽空纯手写几个小功能，把思考过程找回来，工具是放大器不是替代品。

几百万量级真没必要单独上向量库，ES的kNN加过滤条件完全扛得住，我们线上就是这架构，毫秒级响应没问题。你那个复杂过滤场景反而是ES强项，向量库做过滤得提前把metadata拼进payload里，灵活性差不少。真要上向量库，建议只存向量和ID，业务字段全放关系型库里，先查ES拿ID再回MySQL补全，别指望一个库干所有事。高并发这块ES确实不如专业向量库，但你得先看QPS到底多少，别被“高并发”三

光看标题还以为是普通商业合作，点进来发现技术角度确实值得聊。你提的多模态鲁棒性太关键了，之前测过类似场景，海外家庭环境里网络波动和口音混杂真的会让语音指令识别率直接崩盘，边缘端算力还得同时顾着导航和避障，这比实验室里调参数折磨多了。速卖通这个渠道能帮他们拿到真实用户反馈，反而可能倒逼工程迭代更快，挺好。

说实话你这情况更像召回链路的问题，不一定在向量检索本身。bge-m3对长文档切片效果一般，20万条这个量级建议先看下chunk之间有没有重叠，还有query和doc的长度差是不是太大。混合检索权重可以试试让BM25主导高频实体词，向量主导语义模糊的query，先单独调好再合。 另外top20召回率60%其实不算太离谱，得看你的评估集是不是太难了。建议拿10条典型bad case出来分析下，是检索

之前我也踩过类似的坑，固定长度切chunk对这类“政策条款”特别不友好，关键词容易被拦腰截断。建议先按标题或段落边界切，或者用小标题做父文档再映射回原文，召回会稳很多。重排序把相关排后，大概率是reranker对长文本片段不敏感，可以试试把候选集缩到10个以内再排，或者直接用bge-reranker-large的交叉编码模式。另外混合检索确实值得加，BM25对实体词匹配比向量更准，至少能兜底。

说实话我遇到过一模一样的情况，后来发现问题多半出在分块上，512的块对垂直领域来说太长了，很多chunk里有效信息密度太低，语义被稀释了，bge-m3本身倒是没太大毛病。你可以试试把chunk_size降到200左右，overlap设成20，先看看召回质量有没有明显变化。重排模型肯定有用，但我觉得先别急着上，拿BM25和向量召回做个加权融合，很多场景下就能把准确率拉上来不少。

例子太整齐反而容易带偏，试试把示例顺序打乱或者只留一个和当前文档风格接近的。 few-shot本质是让模型找差异，不是照抄，你可以在指令里加上“仅参考示例格式，不引用内容”试试。

分块这事我折腾过挺久，最后发现核心不是选个固定值，而是得先想清楚你的检索单元到底该对应什么问题。像你这种技术文档，参数值这种原子信息其实更适合用更小的块加多点overlap，但综合问题你得靠检索后的重排去救，而不是指望分块一步到位。我现在做法是先用语义切分（比如按标题层级和段落边界），把块控制在300-500token，然后对每个块再生成一个摘要索引，检索时先匹配摘要再定位原块，准确率能上来不少。

Prompt工程确实有用，但也就帮你把需求说清楚，别指望它替你排雷，调试还得靠自己。 试过几次角色设定那套，感觉对复杂业务没啥用，还不如直接甩个报错让它改来得实际。

负样本随机采确实容易翻车，试试难负样本挖掘，温度调低点可能更稳。 微调后通用能力下降挺常见的，建议混合通用数据一起训练。