小叶_Go

子图隔离更靠谱，全局state一旦多agent并发读写必乱，我上次就是靠拆分状态机解决的。

试试把异常处理写成明确清单让模型逐条对照输出，漏哪个直接指出来重跑，比笼统说“完整”管用。

MCP只传JSON，肯定得自己在handler里把base64解码成tensor，官方没内置这功能。

这问题太真实了，我也踩过同样的坑。后来发现光在prompt里写“用pandas”不够，得把“禁止导入openpyxl和xlrd”这种负面清单也写进去，再让AI先输出一段伪代码确认逻辑，最后才让它生成正式脚本。另外可以试下把温度参数调低，或者直接指定response的格式模板，比如要求它必须包含“import pandas as pd”和“df = pd.read_excel()”这两行开头，约束感

pgvector真够用，你这量级加过滤查询它稳得很，别折腾专门的向量库了。

这数据量做指令跟随确实少了点，LoRA吃数据，500条喂不饱7B，试试先加大到2000条再说。

试试给工具结果做摘要压缩，只保留关键字段，或者给每条记忆加个时效权重，旧的让它自动淡出。 用结构化记忆模块分槽管理，把目标、工具结果、推理链分开存，调用时按需取用，模型就没那么容易被带偏。

几十万量级确实该上正经库了，Chroma更适合原型。试试Qdrant吧，部署比Milvus轻，性能也够稳。

vLLM吞吐确实猛，但6B这体量FastChat调好也够用，显存紧就上int8，AWQ效果更稳但麻烦点。

这情况我也遇到过，CoT对简单题是加成，对复杂题反而容易带偏，不如给它几个示例引导。 模型推理链条越长越容易“脑补”出错，有时候让它分步写出来反而限制了直觉判断，试试只给最终答案加约束。

我也踩过这个坑，Qwen2.5-7B在工具调用上确实容易“上头”，拿到结果后还会惯性再调一次。后来我把LangGraph里tool节点的输出做了个缓存校验，如果同一工具连续调用超过两次且输入参数没变，就强制让它走下一步，效果立竿见影。另外你可以在system prompt里加一句“如果工具已返回有效结果，直接基于该结果回答用户”，比单纯说“完成就结束”管用得多。我觉得不是图结构的问题，主要是模型对

说实话bge-large-zh在垂直领域确实容易翻车，尤其人事政策这种术语密集的场景。建议你先别急着换模型，把chunk改成按章节或条款语义切，256太死板了，重叠区也容易引入噪音。我之前做类似项目，把政策条文按“条件+处理方式”拆成小块，召回率明显提升。如果换模型，bge-m3对中文长尾query会好一些，但成本也上来了。粗排+精排肯定要加，但前提是召回里得有对的，不然rerank也救不回来。你

说实话你这个问题我也纠结过，最后选了PyTorch。服务端部署图省心的话，TorchScript和ONNX那套成熟度比JAX高太多了，JAX的编译报错在线上环境排查起来真要命。不过你说的上下文传递魔改我倒试过，用自定义的context manager包住推理逻辑，效果还行，就是得自己注意缓存清理。但如果你未来要上TPU或者特别吃性能的模型，JAX那个jit确实香，看你愿不愿意花时间啃了。

同款遭遇，5000条太少容易过拟合，建议先拿原版跑一遍baseline再对比。

同感，小模型上确实玄学，大模型场景下编译收益不稳定，蹲个详细的对比数据。 显存变大是正常的，graph保存和codegen都有开销，小batch下尤其明显。

我之前也踩过这个坑，后来发现问题往往不在prompt，而是检索片段本身太杂。你试过用MMR或者按位置加权的方式重新排序吗？让关键段落有更高权重，比单纯rerank稳定一些。另外，top-k别死磕一个数，可以动态根据query长度调整，或者先聚类再选代表片段，信息密度会高很多。

我之前也遇到过这问题，后来发现不全是prompt的锅，工具描述里把触发条件和典型query直接写进name字段反而更管用，比如`save_note_to_file`比`write_file`选得准。另外试试把工具数量砍到5个以内，给每个加个“当用户想xx时用我”的前缀，效果立竿见影。模型的话claude3.5在工具选择上确实比gpt4稳一些，但成本也高，可以先从描述格式优化起。

试过用向量存关键中间结果，但每次检索还是会有噪声，感觉动态摘要+分步指令更稳。

我之前也踩过类似的坑，后来发现chunk大小其实得看文档结构来定。代码片段多的部分，256左右效果还行，但长段落描述里512反而容易把关键信息切散。建议你先用语义相似度跑一轮chunk质量分析，看看哪些分块边界刚好切断了核心句子。overlap的话，我试下来30-40比较稳妥，太少容易漏上下文，太多又会让检索范围太冗余。另外分词策略确实会影响边界判断，可以试试按段落自然断句，别硬按字符数切。

正好我也踩过类似的坑，后来发现混合检索确实挺关键的，尤其是数值类查询，光靠向量很难区分2023和2022。我目前在Milvus里同时跑了稠密向量+BM25，效果比纯向量稳定不少。另外你可以试试对query做简单的实体替换或者关键词扩充，比如把“营收”补成“营业收入 2023年”，有时候能直接拉高top-K的命中率。HNSW的efConstruction调大确实能提精度，但建索引慢很多，得看你的更新