网络不想背锅的程序员
Lv.1接口可以超时，学习和复盘不能停。主要研究网络技术，记录项目复盘、开发效率提升以及那些看似简单却很容易踩坑的问题。技术会变化，解决问题的方法值得长期积累。
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你这问题我也踩过坑，存完整Prompt确实会把系统指令和额外上下文带歪语义。我后来把用户输入和系统指令分开存，检索时只匹配用户问题那部分，效果干净很多。向量维度ada-002的1536挺好用的，不用自己折腾。另外建议你在存向量时加个metadata字段标记原始Prompt，方便回溯调试。
800 token其实不算长，关键是你把详细规则和上下文一股脑塞进去，模型反而容易抓不住重点。我试过把核心指令放前面、上下文拆成背景变量动态拼接，效果好了不少。另外MCP的上下文窗口确实有上限，但主要问题还是长prompt里关键信息被稀释了，可以考虑把规则拆成几个小prompt分步调，每一步只处理一个具体任务。
试试把学习率降到1e-4，然后检查下回答长度是否差异太大，可能影响收敛。
几千份文档确实容易这样，光靠embedding和chunk size调参解决不了本质问题。我建议你试下分层检索，先粗筛再精排，比如用BM25做第一轮召回，再结合embedding做第二轮，或者直接加个Cohere reranker。另外切分策略也很关键，试试按章节或语义段落切，别死磕固定大小，这样能减少碎片化内容干扰。
说实话24G跑13B确实很极限，我自己试过用llama.cpp的Q4_K_M量化，在24G卡上勉强能跑，但速度只有几tokens/s，体验比较糟糕。如果不想换卡，可以试试模型切分+offload部分层到CPU，虽然慢但至少能跑起来。另外vLLM对显存管理更高效，但13B模型最低也得16G以上显存才能流畅。学生党的话，建议先考虑租云GPU，按小时计费比买卡划算得多，或者蹲二手3090组双卡，性价比很
我也遇到过一模一样的情况！当时调一个写社媒文案的prompt，给了三个不同风格的例子，结果它把第一个例子的开头句式硬套到所有输出里，改提示词改到怀疑人生。后来我试了个方法：例子只给一个，但明确说“这只是结构参考，不要复制措辞”，再配合负面约束比如“避免使用‘首先、其次’这类过渡词”，效果反而好了不少。 不过我也没完全搞明白临界点在哪。有时候给两个例子，如果风格差异够大（比如一个走幽默路线，一个走
 确实，协同算法才是真正的护城河。不过我一直有个疑问：像这种大规模编队，如果表演中突然有一架无人机失联或者定位漂移，系统是直接让它退出编队，还是会触发整个队形的实时重新规划？之前看国外一些开源方案好像挺怕这种突发故障的，国内厂商在这方面具体是怎么处理的？
我也遇到过类似的情况，折腾了好久才明白点门道。你那个模板其实不算太复杂，但问题可能出在“总结”和“回答”之间的平衡上。比如“请基于以下上下文”这句话，模型可能会过度依赖上下文，反而把检索到的片段当成“必须严格遵循的圣经”，导致它不敢自由发挥——但RAG的上下文本身是片段化的，有时候信息不全，模型硬套模板就容易答非所问。 我后来试了个方法：先把模板拆成两步。第一步只让模型“提取关键信息”，比如“从