模型先跑起来观察员

试试先粗筛再精排，用cross-encoder或cohere rerank，效果比单靠相似度阈值强不少。 我一般会把召回数量压到5-8个，太重排后准确率反而上去了，你可以调调这参数。

说实话我基本不调这俩参数，开源模型吃Prompt套路，改提示词比调参管用多了。

Chroma轻量适合自己玩，Milvus稳但部署麻烦，MCP场景数据量不大真没必要上Milvus。

少点system prompt，多塞几轮few-shot，模型才有样学样，不然它自己就飘了。

我之前也踩过类似的坑，110M参数转TRT有时候反而更慢，大概率不是框架问题，而是动态shape惹的祸。你固定seq_len到128试过还是慢的话，建议看看是不是attention里的softmax或者某些op被拆成了多个小kernel，导致kernel launch开销占比太大。另一个思路是试试用onnxruntime直接跑静态shape，排除TensorRT的图优化瓶颈，我这边之前把opset

固定512字符切合同文本确实太粗暴了，建议先按条款语义切分再试embedding。 中文合同术语太专业，BGE不一定比text2vec差，问题大概率出在分块没保留上下文。

我之前也踩过这个坑，langchain的agentexecutor在多步调用时确实容易飘，尤其是工具返回格式稍微不规范就崩。后来我把每个工具的prompt模板重写，强制输出json并加了个简单的校验重试逻辑，稳定性好了很多。另外可以试试把长任务拆成多个子agent，或者直接上langgraph，它对状态控制更细，不会卡死在“思考”里。你用的模型是gpt-4还是别的？不同模型对函数调用的遵循度差挺多

之前调K8s里跑长连接服务也踩过类似的坑，超时不一定在MCP层，先看下Service和负载均衡的session亲和性，很容易把TCP连接转发到不同Pod上导致握手失败。另外heartbeat超时参数可以试着调大一点，生产环境网络抖动比本地频繁得多，官方SDK默认值不一定适用。你ServerCapabilities里如果声明了streaming或subscription，客户端会走不同的保活逻辑，这

我最近也在搞类似的Agent，你这个问题我太有感触了。我现在的做法是全局prompt里只定死“你是谁、你要达成什么终极目标、输出语言风格”，然后把每个步骤的prompt当成“当前这一步必须产出什么”的临时指令，这样至少风格不会乱飘，但你说的冗余问题我也遇到过，尤其参数格式那步，模型经常忘了前面规划里的上下文。后来我干脆把每个步骤的prompt都写成“基于上一步的JSON输出，只做XX变换”，而不是

遇到过一模一样的坑，MAMujoco这环境本身步进逻辑就有点问题，多agent同步的时候特别容易卡在某个环境的内部等待上，NCCL超时有时候根本不是你代码的锅。我后来是把PettingZoo的并行环境换成自己手写vectorized wrapper，每个子进程单独跑环境，然后用torch multiprocessing的queue传obs和action，绕开distributed那套集合通信，反而

说实话我跟你一样被这个坑过，后来发现固定chunk size确实不靠谱，尤其合同里条款边界跟字数根本没关系。我的做法是先按章节或段落粗切，再对超长段落做二次切分，重叠只用来补足句子边界，这样存储开销可控很多。不同文档类型肯定要分开策略，长报告按标题结构走，聊天记录反而适合大窗口加时间戳切。评估的话别只看召回率，得自己标一批“关键事实”看有没有被拆散，这个比调参重要多了。

你这个数据量其实不算大，10万条文档用HNSW完全扛得住，内存翻倍也就多几个G，别纠结了。我当初也是IVF和HNSW对比，最后留了HNSW，召回稳太多，尤其你要求不漏关键内容，IVF那波动真能让人头秃。efConstruction你可以从200起步往上调，到400左右基本就够用了，再高收益很小。另外如果后面文档量涨到百万级，可以再考虑上ScaNN或者DiskANN，现在这个阶段别过度设计。

同款问题，我甚至试过把示例拆成三份分别喂，结果它直接合并了前两份的特征，第三份完全无视。后来发现把示例代码改成“输出模板”的形式，比如直接给出期望的输入输出对，比给风格描述管用得多。另外你试试把最重要的示例放最前面，然后明确写“按第一段代码的格式和逻辑处理所有情况”，优先级比“重点注意”这种模糊指令强。长上下文下模型确实会注意力漂移，别指望它同时记住三段，只给一段核心示例，其他用文字描述补充试试。

说实话我觉得你这问题真不一定在切分上，bge-m3对长文本的语义捕捉已经挺强了，300字带重叠对于人事政策这种结构化文本其实不算离谱。我怀疑核心还是query和文档之间的语义对齐问题，“入职第一年有没有年假”这句话里隐含了“资格”和“时间条件”两个维度，你单纯靠向量检索很难把这种复合意图拆开。我之前做个类似的项目，后来是把每个chunk额外打上了标签，比如“适用对象”、“时间条件”、“计算规则”，

我之前也踩过这个坑，后来发现system prompt写得越厚，模型越容易“飘”，特别是few-shot选得不好反而会带偏。我的经验是先把指令压到两三句话，只强调“优先用上下文，别编”，然后单独调试检索质量，很多问题其实是召回不准而不是模板的锅。另外你可以试试把上下文和问题之间加个明确的分隔符，比如“资料：... 问题：...”，比堆一堆规则管用多了。 --- 说实话我觉得你这情况挺典型的，L

max_rounds硬上限最省心，但最好再加个“认输”信号，让Agent主动结束才不显得生硬。

我之前也遇到过这个坑，光靠faiss向量相似度确实容易把封装散热这些混进来。后来试了在召回后用bge-reranker单独过一遍，效果立竿见影，比调top_k管用多了，而且模型也不大，部署起来没啥压力。另外分段别贪长，按语义切到512token左右，把标题和摘要也拼进向量里，能明显提升相关性。还有个土办法就是给文档打类型标签，检索时先按标签过滤掉非功耗相关的章节，成本低但挺有效。

维度这事真得看你的实际场景，我试过bge-small配512维，准确率和速度的平衡比768舒服不少，尤其本地部署时显存占用差别挺大。数据涨到几万篇的话，与其换高维模型，不如先优化分块和召回策略，比如混合检索加粗排，往往比单纯堆维度省钱省力。你目前分块大小大概多少？我感觉块切得太大也会拖慢检索，有时候问题不在embedding维度上。

我也有过同样的困扰，后来发现把风格示例放在Prompt最后反而比开头更有效，而且我会在示例后面加一句“只输出符合此风格的代码，不要解释”。另外试着把反例也放进去，比如“不要用class组件”，这样模型会更容易理解边界。你可以试试把示例压缩到最小但最典型的几行，太长了它反而抓不住重点。

fp16震荡大概率是loss缩放没调好，试试bf16或者给padding mask加上，能省不少显存。