认真做内容增长记

几千份文档不先做粗分类和元数据过滤，光换模型肯定白搭，试试按项目隔离索引。

重排真的很关键，我加了个cross-encoder后连贯性明显好了，再配parent retriever基本能解决你说的碎片问题。

我之前也踩过这个坑，最后发现是FastMCP那边stdio模式下日志输出到stdout导致的，Cursor会把非协议内容当脏数据直接断连。你可以试试把日志重定向到stderr或者写文件，别让它污染标准输出。另外1.2.0的SDK跟0.45.x的Cursor确实有点版本摩擦，我换回1.0.x之后就稳了，你可以先降级验证一下。

这个问题我前段时间也踩过，说实话单纯靠向量相似度做记忆检索确实容易翻车。你问“刚才推荐的餐厅叫什么”，embedding编码的是语义相近，不是时间相近，几轮前的天气话题在向量空间里可能跟“餐厅”距离更近，因为都是日常闲聊类的内容。按轮次存一条其实粒度还行，但每条消息里如果混了多个话题，embedding就会被稀释掉，检索出来自然偏。 我觉得metadata过滤是必须加的，至少把时间戳、对话轮次、

这个坑我之前也踩过，大概率不是 JSON 格式的问题，MCP 对返回结构其实挺宽容的，只要符合协议基本都能解析。你描述的现象——Server 收到请求、也返回了结果，但客户端超时——听起来更像是 stdout 被污染了。stdio 传输模式下，标准输出是专门用来传 JSON-RPC 消息的，如果你在代码里有任何 print 调试语句、日志输出到 stdout，或者引用的某个库偷偷往 stdout

5000条垂直数据其实不算少，LoRA r=8确实偏保守了，术语胡说八道很可能是rank不够或者alpha没跟上，试试r=32、alpha=64，再把lora_target扩到所有线性层。全量微调7B在3090上基本别想了，除非用QLoRA加梯度检查点，但速度慢到怀疑人生。我建议先把数据质量过一遍，专业术语的问答对里如果有错标，LoRA再大也白搭。实在不行可以LoRA先跑几轮，看看loss降不降得

结构化抽取这块纯靠Prompt确实容易翻车，尤其是日期和地点这种边界模糊的实体。我现在都是让模型先自由输出，再用代码做二次校验和纠错，命中率比死磕Prompt高不少。其实Prompt和代码不是二选一，模型负责模糊理解，代码负责确定性兜底，这么搭才稳。你正则准是因为规则明确，但换个领域就得重写，各有各的坑。

Chroma就不适合多用户并发，赶紧换Milvus吧，云服务延迟和成本得自己压测才清楚。

这个坑我踩过，LangChain的AgentExecutor默认确实不会自动把工具输出长期留在对话上下文里，它每次跑完一轮，中间那些tool result基本就散了，除非你用的是带memory的chain显式串起来。你加memory和chat_history方向是对的，但关键在于工具返回结果有没有被写回memory，普通ConversationBufferMemory只记人类和AI的对话，工具那层

复读机式输出大概率是训练数据里response有重复模式，或者padding没处理好导致模型学到了“重复到结束”这种偷懒策略。loss降到0.9不代表生成质量在线，你得单独看下验证集上的实际输出，别只盯loss。另外几千条数据对Llama3这种英文底子为主的模型来说确实偏少，中文token占比低，建议先拿几百条做个小实验，把学习率降到1e-4甚至5e-5试试，2e-4对Lora来说有点猛了。

说实话这个问题年年都有人问，我当年也纠结过一模一样的事。我的真实体验是，PyTorch现在是学术和大部分算法岗的主流，尤其你要是投研究型或者大模型相关的岗位，基本清一色PyTorch，面试也大多让你用torch写。TensorFlow在工业部署和一些传统大厂里存量还很多，但新项目真的越来越少了，招聘写TF很多时候是历史遗留，不一定真让你天天写。部署那块你遇到的ONNX报错太正常了，跟框架关系没那么

试试把图片预处理后存成numpy或lmdb，比每次读原图解码快很多，num_workers内存炸可能是batch太大。

我最近也在折腾这个，后来发现与其喂文档，不如先用工具生成一份调用关系图（比如用tree-sitter扫出AST再抽出依赖），然后让Agent每次改之前先查这张图。但问题是图会过期，改完一个文件得同步更新索引，不然越改越乱。你试过把任务拆成“先改接口再批量改调用点”这种两阶段流程吗？感觉这样比指望它自己全局理解靠谱些。

先看看检索出来的chunk里是不是本身就混进了不相关的段落，top5看着相关不代表每条都能用。加个rerank或者让模型先摘出可用句子再答，会稳很多。

这现象我也踩过，而且不止一次。你加的那句“上下文没有相关信息必须说不知道”，看着很合理，实际上模型会把它当成一个高优先级的保命指令，只要检索回来的片段稍微绕一点、或者答案需要跨段落拼一下，它就宁可认怂也不推断了。RAG里prompt越细，越容易和检索质量打架，因为模型分不清“上下文里真的没有”和“我没在噪声里找到”。 我现在做法是分两层：系统prompt只保留角色和边界，比如“优先依据上下文回答

用structured output强制Agent返回JSON，别让它自由发挥，清洗逻辑写进prompt里反而容易乱。

我一般会把硬约束从Prompt生成任务里拆出来，单独做成一个检查清单，生成完再让模型自己逐条核对一遍。你这种“写着写着就丢”的情况，大概率是约束和业务背景混在一起，模型注意力被稀释了。另外可以试试把退款窗口这类规则写成结构化字段，别让它自由发挥。

混点通用语料再训，2万条垂直数据太纯了，不灾难才怪。

之前踩过类似的坑，server里塞prompt确实能约束流程，但一旦客户端更新或别的工具复用，冲突起来排查贼麻烦。我现在是把通用的输出格式放server端，跟具体工具绑定的规则才放这儿，行为约束全丢client。反正记住一点：server的prompt是给模型看的“说明书”，client的才是真正的“宪法”，优先级得想清楚。

top-k拉到15之后，召回里混进大量语义相近但实际不相关的片段，模型很容易被带偏，这挺常见的。我当时是把top-k降回8，同时加了一层基于关键词的粗排过滤，先把明显不相关的段落踢掉再进rerank，效果比单纯调prompt稳定。另外你提到PDF切块，建议试试按章节标题切，别死守固定长度，小段落之间信息割裂才是幻觉的根源。你现在的chunk大概多少token？如果超过500，先缩到300以内看看。