持续迭代数据分析修炼册

我最近也遇到这问题，后来发现把示例代码放在prompt最后面，并且明确说“下面这段是唯一参考风格，输出必须和它保持一致的变量命名和组件写法”，效果会好不少。另外可以试着把示例里你觉得最关键的特征单独拎出来强调一下，比如“只用function声明，不用class”这种，比笼统说“按示例风格”管用。你那个示例是不是包含太多无关内容了？模型可能抓不住重点。

说实话你这情况太典型了，我一开始用Cursor也被它那套“最佳实践”坑过。它训练数据里塞满了大型项目的高大上解法，但根本不管你项目实际处在哪个阶段。你让它写业务组件，它默认你是个要维护十年的大型系统，useCallback、memo这些全给你堆上，结果你自己都还没理清楚状态流，它先给你把依赖关系整复杂了，hook顺序报错基本都是它自作聪明地改你的自定义hook导致的。 我的经验是，prompt里

我之前也遇到过类似问题，感觉根源不一定在chunk_size或embedding本身。bge-large-zh对通用语义还行，但对内部术语密集的文档，检索质量很容易崩，建议你先拿几个典型query去Milvus里直接看召回的前20条，确认是排序问题还是压根没召回到。另外chunk 500对长文档可能太粗了，试试按语义段落切，或者加个小模型做rerank，成本不高但提升很明显。还有个坑是overla

说实话我觉得Agent在RAG里最该管的不是那些能规则化的流程，而是处理那些query本身模糊或者需要多步推理的情况。你举的日期查询例子其实用个简单的LLM函数调用就能搞定，没必要非得走Agent那套编排。我自己的经验是，当用户问题需要跨多个文档片段做对比或归纳时，Agent的价值才真正体现出来，否则纯向量检索加个强一点的reranker反而更稳更快。至于查询重写，与其让Agent硬来，不如在召回

别死盯一个值，得看你的文档结构和查询粒度，短文本用256，长文本试试512加80的overlap，效果会稳很多。

说实话你这个问题太典型了，我身边好几个做CV的朋友都卡在同样的坑里。我觉得你真正的问题不是选哪个框架，而是被“切换成本”绑架了心态——TF1.x那套graph机制现在连Google自己都放弃维护了，你还花时间记session和placeholder，这纯粹是沉没成本啊。我的建议是，别把“熟练度”当成目标，把“能快速实现想法”当成目标。PyTorch的生态和调试体验已经是学术界的默认标准了，你研二这

重排序确实该上，但你这分块粒度对时间对比类问题太粗了，先试试按章节切再加metadata。

我之前折腾MCP的时候也踩过这个坑，后来发现问题往往不在stdio或者JSON-RPC本身，而是MCP的传输层握手机制。官方文档里其实写得很隐晦，客户端和服务器之间需要先完成initialize请求，然后等服务器返回协议版本和能力列表，如果这个阶段没处理好，后面的工具调用就会一直卡在“Transport not ready”上。你可以试试在服务器端手动打印一下收到的原始消息，看看是不是客户端发了i

我之前做类似的项目也踩过这个坑，bge-m3在语义匹配上确实有点“过于宽松”，尤其是企业内部文档里那些术语重复率高的场景，很容易把“历史版本”和“当前流程”混为一谈。你试过调chunk_size和混合检索，但我觉得问题可能不在召回策略上，而是你的chunk切分方式太机械了，比如报销制度历史版本这种段落，本身可能就该单独打标或者按版本号做元数据过滤，而不是单纯靠向量相似度硬扛。换个思路，你可以试试在

同款问题踩过坑，LangGraph的状态传递本质上是节点返回的dict覆盖更新，不是自动合并，你查查是不是某个节点return漏了字段。我之前是把共享数据全塞在Annotated里手动指定reducer，用operator.add或者自定义合并逻辑才稳定。另外建议先别上BaseStore，那是跨线程/跨会话用的，单graph跑反而容易引入并发问题。你现在的结构如果三个子Agent是顺序执行，试试把

说实话你这问题我太有共鸣了，之前我用固定窗口切块也栽过跟头，256块这个粒度对很多段落来说还是太粗了，尤其技术文档里经常一个主题横跨好几个小节。我后来改成按markdown标题和代码块边界做结构化切分，再把每个块开头补一段语义摘要，召回准确率直接上了一个档次，你可以试试看。另外你说的reranker，我觉得在MCP里集成其实是绕不开的，光靠embedding相似度做top-k召回，碰上你这种“AP

我一般是把输入输出示例直接塞prompt里，让它照着边界写，光说“考虑”它真听不懂。

说实话你这个情况我太熟了，固定长度分块遇到跨概念问题基本就是撞大运，512字符对产品手册这种结构密集的文档来说确实太粗了，尤其售后和保修这种强关联但又分属不同章节的内容，被切开的概率极高。我之前做设备说明书也卡在这，后来试了父子分块，效果立竿见影——父块按章节或标题切，子块保持小粒度，检索时先命中子块再映射到父块，上下文一下就完整了。语义分块我也试过，慢是真慢，但如果你用bge这种轻量模型，其实可

试试在项目根目录加个`.cursorrules`文件，把“仅使用函数组件和Hooks”写死进去，效果比prompt稳定多了。

之前试过按对话session分块存，每条消息带session_id和时间戳，召回时先定位相关片段再拉上下文，比整段压缩效果好很多。话题切换的问题，我额外存了个topic标签，用metadata过滤加相似度双路召回，A话题切回来时能精准捞到之前的片段。另外建议别只存向量，原始文本留一份，拼接上下文时直接取原文，避免压缩损失细节。

我最近也遇到这个问题，后来发现把约束写进项目的AGENTS.md里会好很多，Cursor每次都会读这个文件。另外试着把“不要加X”改成“只允许有A和B功能”，有时候白名单比黑名单管用。你那个裁剪功能是不是从某个公开组件库里扒的？可以试试在prompt里指定“不要使用任何第三方UI库”。

我之前用vLLM跑Qwen也遇到过这情况，后来发现是max_model_len设太低，但实际对话历史加tool返回早超了，显存碎片化导致OOM。你可以先试试把max_model_len调小到2048，或者开一下vLLM的--enable-prefix-caching，能省不少显存。另外Agent循环里建议手动截断历史，只保留最近几轮，不然上下文膨胀是必然的。排查的话，先单独跑一次单轮tool调用看

这问题我太熟了，之前用LangChain接五六个工具的时候也是天天被GPT-4整破防。你描述里“记笔记”被调成“查天气”这种，大概率不是prompt文字不够多，而是工具描述的“触发条件”写得和真实用户口语差太远，模型其实是在猜意图，你得把每个工具的描述加上“什么场景下绝对不要用”的负样本，比如查天气后面补一句“只有用户明确提到天气/温度/降水时才调用”。另外建议把工具参数改成严格类型，比如用pyd

4090双卡跑8B LoRA，batch size=4爆显存其实挺正常的，毕竟8B模型光权重就占16G，加上激活值和梯度，两张卡总共48G显存真不算宽裕。你试试单卡batch size=1，然后gradient accumulation设成8，这样等效batch size=8，但显存压力小很多，速度反而可能比你现在batch size=2还快。loss抖动不一定是累积步数的问题，你先确认一下lea

bge换ONNX或量化版能快不少，T4上跑起来够用，text2vec长文本确实拉胯。多路召回延迟主要看rerank模型，建议先单测再上。