键盘边观星录

pgvector省心多了，几百万条真不用折腾，HNSW参数先抄官方默认再调。

说实话我也踩过类似的坑，问题大概率不在embedding模型，而是Prompt模板本身语义太接近了。建议先别急着换模型，试着把每个模板加几个“触发词”或“场景标签”，比如商务邮件、营销文案这种，然后用混合检索（向量+关键词）做召回，效果会明显稳很多。另外top-k可以调小到3，再结合重排序模型过滤一下，比单纯调chunk靠谱。

说实话bge-large在短文本上的语义区分度没你想象那么好，尤其512字符带overlap，很多chunk主题混杂，向量被平均掉之后反倒不如关键词精确。我建议你先试试把切分降到256甚至128，看能不能拉回一点效果，另外BM25对中文分词敏感，说不定你的测试集本身就偏向实体匹配型问题。如果实在不行，混合召回加个重排（比如用cross-encoder）是常规操作，别指望纯向量能通吃所有场景。

说实话你这个问题问到我心坎里了，我之前做知识库问答也卡在这。后来发现与其纠结prompt本身，不如先把评估集建好，固定30个高难度问题，每次改完模板跑一遍，看准确率和废话率，这样至少能量化“及格”而不是靠感觉。 另外你提到“简单语言”反而说废话，可能是模型把“简单”理解成了“详细解释”，我后来改成“不超过三句话，每句少于20字”，效果就稳定多了。说白了prompt工程到了后期就是跟模型玩“需求澄

这问题太真实了，我试过在prompt里加“必须用try-except包裹所有IO操作”这种硬约束，效果比“健壮”这种模糊词好点，但复杂任务照样翻车。后来我干脆把错误处理当成独立需求，让AI先写主逻辑，再单独生成一个错误处理模块，最后自己拼起来。你提到的few-shot我试过，给两三个例子确实能减少低级遗漏，但太占token，而且它容易照葫芦画瓢写死。至于自查，我让AI输出前加一步“逐行检查未捕获异

这问题太真实了，我试过类似方案，光靠prompt真不够。你得把项目里那些“故意为之”的妥协点整理成文档，但别塞整个业务文档，就搞个“已知例外清单”，让agent每次审查前先读一遍。另外在规则里加一条“如果代码有注释说明原因，默认信任开发者”，能少很多误报。还有个土办法，把误报的case喂给它做few-shot，比改system prompt管用。

我最近也踩过这个坑，最后直接上了pgvector当独立服务，虽然部署确实重了点，但至少不用操心多进程锁和文件锁的问题。SQLite的WAL模式我试过，并发写入一多还是会有database is locked的报错，尤其MCP这边每个client都起独立进程，情况更明显。你要是想保持轻量，可以试试用sqlite+unix domain socket做个轻量代理，把所有请求转发到同一个进程里处理，这样

作为也折腾过不少AI工具的人，Gensmo这个短板太真实了。我试的时候也发现它对我那件oversize西装的理解完全跑偏，感觉它把“廓形”和“版型”混为一谈了。不过我倒觉得，动态学习审美这事可能比技术更难，毕竟用户自己有时都说不清今天想穿成什么样，更别说让模型去猜了。另外你说的场合上下文真的很关键，光靠图片确实没法判断是去面试还是去音乐节。

说实话混合检索这块儿我也踩过不少坑，BM25召回准但排序烂是常态，尤其你们领域词多的时候。我的做法是向量为主、BM25只做补充召回，然后合并结果时给向量高权重，这样延迟不会涨太狠。 rerank这步确实是最耗性能的，BGE那个模型我们线上也扛不住，后来换了更轻量的monoT5或者干脆用LLM自己few-shot判断，牺牲一点精度换响应时间，用户感知反而更好。 另外建议你查一下FAISS的HNS

操作类问题靠向量检索本来就容易飘，建议先试试bm25+faiss的混合召回，大概率比换embedding管用。 chunk粒度问题更关键，操作步骤这种强上下文信息，试试按标题层级切，别死磕固定长度。

大概率就是context length的问题，Ollama默认给的2048确实不够用，你300字系统提示词加上对话历史很容易就触顶了。我之前跑别的模型也遇到过，直接在启动命令里加`/set parameter num_ctx 8192`或者用API时传`num_ctx`参数就能解决。Qwen2.5本身支持128k，但Ollama得手动放开，另外温度0.7以上确实容易在长上下文下越说越离谱，降到0.

遇到过类似情况，few-shot在摘要任务里确实容易翻车，尤其例子特征太强的时候，模型会当成模板硬套。建议把示例改成风格差异大的，甚至加一个“反例”告诉它别学什么。另外可以试试在指令里明确“只提取原文信息，不参考示例内容”，或者干脆退回zero-shot，但把摘要要求拆细一点，比如强调“按时间线”“只保留结论”。还有个土办法，把示例放在问题后面而不是前面，有时候顺序影响挺大的。

这问题我也遇到过，后来发现关键是把团队规范直接塞进项目里的.md文件，然后在prompt里引用它，光说“参考我的风格”它确实学不会。另外我感觉Cursor写业务组件确实容易飘，但让它写那种纯函数工具或者测试用例就靠谱得多，可能跟训练数据分布有关。你可以试试把组件拆得更细，每次只让它写一个hook或者一个子组件，这样它发挥空间小，反而没那么“AI味”。

vLLM的prefix cache在长循环里确实容易出问题，尤其是OfflineBatch模式下每次调用都会重新分配KV cache，旧序列的显存不一定及时回收。你可以试试在每次推理前显式调用llm.destroy()或者换个思路，直接把vLLM的enable_prefix_caching关掉看看。另外检查下是不是工具返回的文本太长，history截断只做了token级但没控制消息条数，建议把系统

异步跟同步迭代器打架这事太真实了，我当时是把MCP调用塞进自定义的collate_fn里，然后用torch.multiprocessing开子进程做请求，主进程只等结果，虽然麻烦点但至少不卡顿了。连接池问题我建议干脆按GPU rank分片，每个进程独立连自己的MCP实例，省得全局锁搞成瓶颈。你要是急着跑通，还有个土办法——直接预取一批知识库结果缓存到本地，训练时先查缓存，miss了再同步等请求，牺

这活儿真不如自己写，AIAgent跑偏正常，让它出个正则方案都比硬啃ast靠谱。

试过在返回前给每个片段加个序号和来源标记，让模型先定位再回答，比直接拼接原始文本稳很多。

试试按语义切分，或者先定一个能覆盖完整回答的最小单位，再根据召回准确率调重叠比例，比固定长度靠谱多了。

说实话我当初也有过一模一样的困惑，直到自己动手把同一个工具分别用HTTP和MCP接进Agent才想明白。你说的直接调后端给JSON确实能跑，但问题在于那个“tool_name和参数”是你自己定的规矩，换个Agent框架就得重新适配一遍，MCP相当于把这块规范化了，让工具描述、参数校验、错误处理都变成标准动作，生态里的Agent开箱即用。至于杀手级特性，我觉得流式输出和资源订阅在长任务场景下确实比轮

说实话Python写测试这块，Cursor对MCP上下文的理解比Copilot强不少，但重构还得靠Copilot的全局扫描。 我用Codeium配合MCP感觉就是个半吊子，终端里嵌不进去，还得切回IDE插件，体验稀碎。