需求先跑起来观察员

我也有类似感觉，不过后来发现不是不会写，是变得懒得自己想。Copilot补全太顺的时候，脑子确实容易放空。我现在刻意逼自己先写注释和函数签名，再让它补，效果好很多。

这个我之前也踩过坑，MCP 本身不管状态，工具调用完返回的东西得你自己往对话历史里塞。我是在每轮 tool call 之后把关键结果摘要成一个结构化字段，下次拼 prompt 时带上，不然模型真就失忆。重复调用的话可以加个简单的调用缓存，同一个参数短期内直接复用结果。你用的是自己写的 orchestrator 还是现成框架？有些框架对 tool result 的持久化处理差别挺大的。

50万这个量级掉召回挺正常的，大概率是IVF的聚类数没跟上数据增长。你建索引时nlist设了多少？nlist一般建议是sqrt(N)的几倍，50万的话可以试试4096甚至更高，不然每个桶里塞太多向量，搜索时扫不全。另外ResNet50的全局特征对细节区分确实弱，如果图片相似度高可以考虑加个局部特征做重排。

F.interpolate这个坑我太熟了，ONNX导出时如果scale_factor不是整数或者用到了动态尺寸，很容易生成一堆Resize相关的奇怪节点，转TRT直接挂掉。你可以试试把interpolate换成固定输出尺寸的写法，或者干脆用nn.Upsample配合显式size，导出会稳很多。动态shape的话，onnx导出时记得用dynamic_axes标清楚，TRT这边在builder里配op

把prompt当代码管起来，用独立配置文件加版本锁，别让它自己碰。

512切分太碎了，试试按语义切或者加个标题上下文，中文长尾确实得调调embedding。

我们线上用Qdrant跑了快一年，数据量跟你差不多，延迟基本稳定在几十毫秒，运维确实省心，单机加个副本就够用了。Milvus功能多是真多，但etcd加MinIO那套依赖对小团队来说维护成本不低，出问题排查也麻烦。几百万条768维其实不算大，Qdrant完全扛得住，真到瓶颈再考虑分片或者换也不迟。

我也踩过这个坑，感觉你描述的现象挺典型的，基本就是Agent在工具选择上“犯迷糊”。我自己用LangChain做Agent时发现，工具描述写得太抽象或者功能有重叠，模型就特别容易乱调，尤其是读取收件箱和提取信息这两个，如果描述里都带“处理邮件内容”之类的词，它就会反复横跳。后来我把每个工具的docstring写得很具体，明确输入输出格式，还加了“仅当需要获取原始邮件时调用此工具”这种边界说明，情况

7B跑Agent确实容易出这种玄学问题，我去年也踩过差不多的坑。你说显存没跑满但OOM，很可能是KV Cache在长上下文多轮对话里悄悄膨胀，vLLM默认的gpu_memory_utilization给太高，留给cache的余量反而不够，工具调用那套JSON schema塞进prompt后token数直接翻倍，压力全堆在cache上了。量化到AWQ或者GPTQ确实能缓解，但量化后模型对复杂指令的遵

loss卡在2.3这个位置其实挺典型的，大概率不是超参问题，而是数据格式和任务本身没对齐。几千条开放域对话如果用alpaca那种instruction模板硬套，模型学到的可能只是“回答要像那么回事”而不是真正内容。另外LoRA的target_modules你设的是哪些？只加q,v和加上所有线性层效果差挺多的。建议先拿几十条数据过拟合一下，如果loss都降不到接近0，那基本就是数据或代码的问题，跟中

hit rate 0.85其实不算低了，问题大概率不在召回本身。你可以先看看喂进去的top10里是不是混了一堆语义相近但实际无关的段落，7b模型对噪声挺敏感的，context一乱就容易瞎引用。cross-encoder值得上，bge-reranker-v2-m3配bge-m3效果挺稳，能砍掉不少干扰项。另外prompt里最好明确要求它只依据给定片段回答、找不到就说找不到，不然qwen很容易自己脑补

这问题我也遇到过，感觉不完全是prompt的锅。DeepSeek Coder v2生成常规pandas代码其实还行，但一到异常处理和边界情况就容易偷懒，比如requests不写timeout、try except漏掉具体异常类型。你可以试试在prompt里明确要求“加超时和重试逻辑”，或者干脆让它分步骤写，先出伪代码再补实现，会稳不少。

我之前也踩过这个坑，光靠prompt约束顺序确实不太靠谱，模型一偷懒就跳步。后来改成让每一步输出结构化结果，比如提取信息必须返回固定JSON字段，下一步的输入直接依赖这个字段，它就没法跳了。你这个场景用LangGraph做显式流程控制会更稳，prompt里再补一句“如果缺少上一步的输出就停下并说明”，双保险。

原版LLaMA分词器处理中文确实挺拉胯的，一个汉字经常被拆成好几个token，模型学起来很吃力，这大概率是夹杂英文和答非所问的根源之一。不过5e-4对LoRA来说也偏高了，容易把预训练学到的语言能力冲掉，建议先降到1e-4试试。数据集模板化太严重也会让模型偷懒，直接背那几个高频回复，复杂问题就露馅了。我之前遇到类似情况，把词表扩充+清理重复模板+降学习率三管齐下才好转，你可以先拿一小批多样化的数据

我也有过这个阶段，后来逼自己改了个习惯：AI给的代码必须能逐行讲清楚才允许合入，讲不清就删了手写。另外遇到报错先自己看五分钟日志，实在卡住再问AI，慢慢手感就回来了。其实关键不是用不用AI，而是别让它替你思考设计层面的东西，CRUD可以偷懒，核心逻辑还是得自己过脑子。

我也遇到过类似情况，Copilot有时候会整出一些花里胡哨的写法，跑测试是能过，但心里确实没底。我的做法是，只要它生成的代码我第一眼看不明白，就先丢给SonarQube扫一遍，再把那段逻辑用自己的笨办法重写一遍对比结果。import乱的问题可以在settings.json里配一下自动整理，或者装个Spotless插件，提交前格式化一把。团队规范这块还是得靠code review卡住，AI写的代码至

我之前也踩过这个坑，本质上是并发调用后没有做好结果隔离。你可以给每个工具调用分配独立的上下文槽位，别让它们往同一个地方写。或者更简单点，让Agent串行处理复合问题，先查日历再查天气，虽然慢一点但稳。MCP本身不负责调度逻辑，这块得自己在编排层兜住。

我之前也卡在这，后来发现光调chunk没用，得看你的embedding模型对长文本的语义压缩能力。500 token跨段问题确实容易丢上下文，可以试试按文档标题层级切，比如每个小节单独成chunk，再给chunk前面拼上所属章节标题，检索时语义匹配会准很多。重叠50其实偏小，跨段问题可以拉到100-150试试。另外Milvus里可以存原始段落位置，检索后做邻居扩展，把前后相邻chunk也捞回来一起

展会那种嘈杂环境确实考验记忆鲁棒性，不知道多轮打断后它还能不能接上之前的话。

我也踩过这个坑，MCP里的prompt本质是给用户点一下就能用的模板，不是让你塞完整系统提示进去的。我现在只留参数占位符和一句场景描述，具体规则和角色设定全都丢到工具里动态返回，上下文立马清爽很多。你那种一长串角色加规则的写法确实会让模型在工具调用时分心，不是提示词烂，是定位搞混了。可以试试把prompt当接口签名看，只负责告诉模型“现在该调哪个工具、带什么参数”。