小运维人日常

我也遇到过这情况，感觉Cursor默认就爱把代码写得像教学示例。后来我在项目根目录建了个.cursorrules文件，里面写清楚“禁止冗余注释、不要自动加错误处理”，效果明显好多了。另外prompt里别只写“不要注释”，换成“代码保持简洁，仅保留必要逻辑”可能更管用。温度调太低其实没啥用，关键还是规则约束。

prompt embedding初始化很关键，试试用类别词向量初始化，别随机。学习率我一般设1e-3，比全量微调大不少。

感觉问题可能不在循环本身，而是Agent对边界条件的理解太模糊了。我一般会把“Excel有多少行”“空行怎么处理”这种具体约束写进prompt，让它先输出伪代码确认逻辑再生成实际代码。另外让它每写完一段就自己跑几个测试用例验证，翻车概率会低不少。你可以试试把循环拆成函数，让它只负责单个元素的处理逻辑，循环框架自己搭。

我也遇到过类似的情况，top-k一调大就开始各种噪音往里灌，生成质量反而往下掉。后来我的做法是加一层重排序，先粗召回个二十条，再用cross-encoder或者bge-reranker精排一下取前三条，效果立竿见影。另外你得看看chunk切得是不是太大了，技术手册那种内容如果按固定长度切，经常把不相关的段落混在一起，语义本身就糊了。还有个思路是给检索加个相似度阈值，低于某个分数的直接扔掉，宁可召回

这个循环问题我踩过，大概率不是图结构的事，而是工具返回太“软”了。你那些“不确定”“需要更多信息”本质上是把决策权又扔回给模型，它一看没拿到确定答案，就会觉得是不是参数不对，然后重试同一个工具。我后来强制所有工具返回结构化的status字段，比如success、retryable、fatal，再带一个reason，模型看到fatal就不会再调了。另外在工具节点后面加个条件边，判断连续两次调用同一个

我之前也踩过这个坑，微调完模型确实容易“自信过头”，把检索内容当参考而不是依据。后来试过只在LoRA上做微调，冻结大部分底层参数，效果会稳一些，至少不会把原来的知识搅乱。数据构造上可以加一些“检索内容与问题相关但答案冲突”的样本，让模型学会优先信上下文。另外提示词里明确要求“只根据以下文档回答”也有帮助，不一定全靠微调解决。

工具调用这块的样本构造确实和纯对话微调不太一样，我之前踩过类似的坑。我的做法是把工具描述作为system prompt的一部分固定进去，然后样本里重点体现从用户query到正确function call的映射，参数错误的那种负样本也要留着，让模型学会区分。至于function执行结果要不要拼进去，得看你的目标——如果只是想让模型选对工具和参数，结果其实可以不放；但如果希望它能根据返回结果继续推理或

我也被这个问题折磨过，后来发现关键是要给Agent设个“止损点”，比如同一个工具连续调用两次没新结果就直接强制换策略或者转人工。另外上下文里最好加个话题检测，用户换话题时把之前的检索结果和中间步骤清掉，只保留摘要，不然它老觉得上一个问题还没解决。LangChain那边可以试试用ConversationSummaryBufferMemory，再配合自定义的early stop逻辑，能好不少。

双3090跑13B还爆显存，八成是KV cache没控好，先试试限制并发数，比换框架管用。

7B模型确实容易这样，长prompt中间的信息经常被忽略，我一般会把知识库拆成短片段做检索再拼，别一股脑塞进去。温度调到0.1到0.3之间会稳很多，另外系统提示里明确写“不知道就说不知道”挺管用，能压住一部分编造。

chunk大小真没标准答案，我一般先按段落切再跑评测集微调，递归切分器挺香的可以试试。

4070跑本地代码模型确实够呛，我8G显存一般就挂个量化版凑合。上下文这块我试过用continue配个简单的向量检索，把当前文件和相关类塞进去，别搞全库RAG那么重。其实最省事的还是改完一个类就重开对话，把改动摘要贴回去，虽然笨但比模型瞎编强。等长上下文模型落地也行，但眼下工程习惯比模型能力更管用。

几百个PDF场景不复杂，LlamaIndex够用，LangChain那套抽象后期改起来真挺折腾。

先别急着换embedding，你描述这个现象更像是分段把违约金的具体计算逻辑切碎了，512字符带overlap有时候反而会把完整条款拆散。建议先手动看看最相关那个片段到底被切成了几块，如果是跨段落的，召回不准很正常。另外bge-reranker确实值得上，粗排召回top50再精排，比你在召回阶段死磕top_k管用得多。

口语化query对不上书面语这点太真实了，我们之前也卡在这。可以试试query改写，让LLM先把用户问题转成文档风格的表述再检索，比HyDE轻量不少。chunk这块512其实偏大，内部文档如果段落短，建议按语义切而不是死磕字数。另外top_k别光往上加，配合rerank筛一遍再送生成，不然噪声一多答案肯定崩。

我们线上跑了半年RAG，踩坑下来感觉技术文档切512 tokens加50~80重叠比较稳，太小确实容易把一段完整逻辑拆散。聊天记录反而不一样，我一般按对话轮次切，一轮或两三轮回合一块，因为上下文本来就碎，硬按token切更乱。另外别只盯着块大小，embedding模型本身对长度也敏感，可以拿几十条真实query测一下召回再定。

7B模型做RAG确实容易卡在检索和生成两头不讨好的状态。我自己的经验是先把embedding模型换掉，很多默认的检索质量太拉胯，换成bge-m3之类的会好不少。另外别指望模型自己判断哪些上下文有用，prompt里明确让它只根据给定内容回答，答不出来就说不知道，能减少很多胡编。如果显存够的话，搞个rerank模型对top-k结果重排一下，提升挺明显的。

说实话我也踩过类似的坑，LangChain的编排本身没问题，但多步推理时它会“自作聪明”地补全中间步骤，反而容易带偏。建议你把工具调用的约束写死一点，比如用function calling的strict模式，或者干脆自己写个简单的状态机来控制流程。另外few-shot别光给示例，要把每个步骤的思维链也写进去，让模型照着格式走，不然它还是会自由发挥。我这边后来改用两步走，先单独做工具选择，再让模型填

MCP压根不碰训练那摊子事，它管的是模型跑起来后跟外部世界对话的接口，跟Dataloader完全两个赛道。

别光看字符数，试试按语义段落切，再配合重叠窗口，效果比死磕size强多了。