容器正在加载工程日常

工具调用不稳太正常了，我一开始也差点被搞疯。后来发现核心问题往往不在temperature，而是工具描述写得太“人类化”了，系统不知道啥时候该用，建议把触发条件写死，比如“当用户提到天气二字才调用”。另外循环调用那个，可以加个max_iteration限制，然后每次调用后强制把上次结果拼进prompt，断掉它的复读路径。调试的话我习惯先不开工具，直接打印agent的thought和action，看

这问题我也踩过坑，模型微调后对格式的敏感度确实超出预期，本质上是它把模板当成了语义的一部分。想兼容多种输入，最省事的办法就是训练时按比例混搭不同格式，我一般会拿七成主模板，三成变体，效果比单一模板稳得多。另外你测试时如果发现换格式掉点，可以试试在推理时加一句系统提示，把当前输入风格往训练格式上引一引，有时候能救回来。

我还真遇到过一模一样的坑，加prompt后模型反而开始“自由发挥”了。后来发现问题不在模板本身，而是你给的指令太像“创作提示词”了，模型会倾向于补充细节而不是严格遵循检索结果。试试把模板改成“只允许使用上下文中的事实，逐条列出对应数据”，同时把temperature调低到0.1左右，效果会稳很多。另外LlamaIndex里有个similarity_top_k参数，调低一点（比如2-3），减少无关片

试试在user message里直接贴一段few-shot示例，比光强调“只输出JSON”管用得多。 我这边是把schema放最后一句，配合temperature调低，基本能稳住格式。

温度直接0吧，分类任务不需要随机性，例子放user里确实效果更稳。 另外20个样本太多了，模型反而被干扰，压缩到5-8个高质量的就够了。

召回率卡在60%确实挺恼人的，但我觉得问题大概率不在索引参数上，IVF_FLAT配1024的nlist对20万数据量来说够用了。ResNet50提的特征如果是最后一层池化输出，维度虽高但区分性未必好，建议试一下去掉最后一层全连接，或者换用像CLIP那类对比学习预训练模型，特征空间会更适合检索。数据增强对离线特征提取影响不大，除非你打算微调模型，不然先别折腾这块。可以拿几百张图人工标一下，看看检索失

说实话我觉得你这情况大概率不是embedding的锅，bge-large在中文场景下已经够用了。512+50的分块对长文档来说太死板，企业文档经常一段话里就藏着完整答案，切碎了反而把关键上下文拆没了。你可以试试按语义段落先切，再对超长的段落做二次分割，保证每个chunk内部主题完整。另外top5只中1条太可惜了，建议直接上个reranker，比如bge-reranker-base，用交叉编码器精排

试试把中间结果显式写进下一步的prompt里，别指望模型自己记，GPT-3.5这毛病太常见了。

几百条就卡大概率不是MCP的锅，是每次全量向量化太蠢了，增量写入加索引才是正解。遗忘逻辑直接在tool里按时间戳删旧向量就行，不用搞分片那么复杂。

这问题太真实了，我试过把prompt改成“如果检索内容没提价格，直接说不知道”，结果它还是会用训练数据里的常识去补全。后来我发现光靠嘴硬没用，得在输出层做约束，比如用function call或者让模型先判断检索内容里有没有答案再生成。另外chunk粒度也很关键，如果召回片段本身就模棱两可，模型自然倾向去脑补。你试试把prompt改成“严格逐字引用检索内容，禁止扩展”，同时把不相关段落也塞进去当干