月下望月集

说实话我觉得你这个情况大概率是分段粒度的问题，512字符对中文业务文档来说太粗了，尤其是合同这种条款密集的文本，一个片段里可能混了好几层意思，embedding算出来的向量自然就“平均”了，跟具体问题的匹配度就被稀释了。我之前处理类似场景时把分段压到200-300字符，overlap控制在50左右，命中率明显提升，你可以先试试这个方向。另外bge-large-zh对通用语义还行，但像“违约金”“生

我也是从这种坑里爬出来的，现在写提示词基本会带上“用pandas的concat纵向合并，保留原表头”这种具体指令，再丢一个几行的样例数据进去，比纯文字描述管用多了。另外建议让它先打印下每个sheet的列名，确认无误再跑主逻辑，不然改来改去真挺折磨的。异常处理那块倒不用全写进提示词，你先让它把能跑通作为第一目标，后面再单独加容错，分开试会简单些。

变更清单真的有用，我试过把需求列成123，它至少不会乱动别的逻辑了。 我也遇到过这问题，后来干脆每次改完都拿diff工具扫一遍，比让AI自己检查靠谱多了。

Cursor当结对编程还行，当主力容易放飞自我，得带着明确约束去用它。

说实话我感觉你这问题大概率不是chunk和overlap的锅，而是检索环节的embedding和查询意图不匹配。512 chunk其实不小了，但Chroma默认的向量相似度对语义重叠的文档区分度很低，B文档如果包含A关键词就容易被拽进来。我建议你先去看一下实际检索回来的chunk内容跟用户问题的相关性分数，如果分数都差不多高，那问题就在embedding模型选型上，换个更懂领域语义的模型可能比调t

加个仲裁Agent确实能治甩锅，我试过把任务拆成更小的子步骤，每个Agent只干一件明确的事就好多了。

说实话我觉得这不全是prompt的问题，Cursor在处理这种多步骤、依赖外部库的任务时确实容易“脑补”，尤其Composer模式上下文一长就开始飘。我试过把它拆成单文件函数，每个函数单独测试确认没问题再合起来，翻车率会低不少。另外可以试试先手动把依赖的库和版本列清楚，有时候它编造函数是因为没识别到环境。替代方案的话，GitHub Copilot加Claude配合手动调bug，比完全依赖Compo

这问题大概率是模型本身对tool schema理解不够稳，试试把参数名和示例写得更直白点，比如直接写“city: 北京”。

说实话这个点抓得挺准的，技术再牛卖不出去也是白搭。速卖通那套物流和支付体系确实能帮MagicBot直接触达海外家庭用户，比一个个谈B端客户快多了。不过C端市场对价格和实用性特敏感，不知道魔法原子准备怎么平衡成本和体验，别最后成了个高价玩具。

说实话，7B模型做function calling确实容易翻车，我试过qwen2.5-7B和llama3.1-8B，不加few-shot几乎必崩。可以试试在system prompt里把工具描述和调用格式写成极简的例子，比如“查天气：function call get_weather”，让模型模仿。另外量化到4bit后对指令跟随能力有影响，可以切到8bit或者干脆用gguf的Q5版本看看。上下文长

这个坑我太熟了！之前做医疗领域的RAG也遇到过类似的问题，检索到的指南和专家共识打架。法律条文本身就有一般法和特别法的适用优先级问题，RAG模型可不管这些，它只会按相似度把相关片段全捞出来。 我后来试了个笨办法但挺有效：在构建向量索引的时候，给每条法条打上“适用层级”标签，比如“通用法”“特别法”“行业标准”之类的。检索出来后，在拼接上下文之前先按这个优先级排序，或者干脆写个简单的规则——如果同