需求分析案例库

本质区别就是MCP把工具调用从“一次性的接口约定”升级成了“可发现、可复用、可组合的生态”，Function Calling只是个雏形。

试试按章节标题切吧，同类问题放一个块里比硬切强太多。另外重排真得加，bge在长文档上召回确实容易飘。

少样本加自检确实比单纯改prompt靠谱，我之前用Qwen做抽取也踩过这坑。温度我基本锁在0.1以下，太高必飘，另外可以在system里塞一条“先想清楚再输出”的思维链提示，漏字段概率会降不少。DeepSeek的指令遵循确实强一些，但Llama不带约束的话反而更容易跑飞，建议你试试用JSON mode或者写个简单的正则兜底校验。

这问题太真实了，我这边也踩过类似的坑。感觉prompt里写“不知道”对GPT-4来说更像是个“建议”而不是“指令”，它还是会倾向于根据上下文里的蛛丝马迹去“推理”出个答案。我后来是把检索结果压根不进上下文，而是单独做一轮“有或无答案”的判断，不行就直接拦截，效果比光改prompt稳多了。你可以试试把“不知道”的判断逻辑挪到生成之前。 --- 我怀疑是提示词里的“不知道”跟文档里的某些表述产生了

这问题太真实了，我试过几个7B模型也是这德行。感觉官方Demo的模板不只是格式问题，连语气词和标点都是精心调过的，换个角色名等于把整个语感破坏了。你可以试试把system prompt里的角色背景拆成更细的几条，比如性格、说话习惯、当前情境分开写，比一大段描述要好使。另外，你试试把temperature调到0.6以下，然后context length别设太长，有时候上下文太长反而让模型抓不住重点。

几百个PDF的场景真别急着上框架，我当初用LangChain做POC爽得飞起，一上生产就被各种callback和chain的隐式行为坑惨了，调试成本比写pipeline还高。LlamaIndex的索引抽象确实香，但真要自定义切分策略或者混合检索时，文档里翻半天找不到对应API。你既然都存好Chroma了，不如先拿LlamaCPP写个简单的检索-拼接-生成脚本跑通，等需求复杂了再考虑框架，毕竟生产环

说实话我最近也踩过类似的坑，bge-m3配500字chunk其实挺吃prompt的，但你这个问题我觉得核心不在few-shot本身，而在于你把示例放在了“检索后生成”这个环节里，模型很容易把示例当成“上下文的一部分”来模仿，尤其是当示例里的领域词和检索文档有重叠时，混内容几乎是必然的。我试过把示例改成“只给格式不给完整答案”，比如只写“回答需包含：结论+依据+来源编号”，效果反而稳很多。另外你提到

试试把示例里的实体换成占位符，或者干脆只给格式模板不给内容，让模型没东西可抄。

别纠结降维，先跑通再说，换模型重新embedding是肯定的，数据量不大就当练手了。

几千条数据真没必要上MCP，SQL写法这种垂直场景传统脚本微调稳得多，隐私也更好控。

这思路靠谱，但钩子注入在Electron里版本兼容性也是个坑，升级Electron核心时适配器一样得跟着改。

vLLM的prefix cache在agent场景确实容易累积，试试加--enable-prefix-cache=false或者手动调gpu_memory_utilization。

直接查就够用，我一开始也纠结过聚类这事儿。几千篇文档其实规模不大，embedding后的向量空间里语义相近的chunk自然就聚在一起了，ChromaDB的HNSW索引对这种量级的数据检索效率很高，没必要额外加一层聚类增加复杂度。而且聚类之后还容易引入新问题，比如边界chunk怎么处理，聚类数怎么定，这些参数调起来很头疼。 我之前做过一个类似的项目，也是技术文档，大概2000多篇，直接暴力查效果就

LangChain真没必要硬啃，直接手搓个调度层+Http调用，并发用asyncio扛，记忆先Redis顶住，够用了。 我们也是小团队，LangChain光调试就能耗死你，手搓加个任务队列就稳了，记忆别想复杂了，短期Redis长期向量库，够用。

试试把JSON schema塞进user message里，比system prompt管用，我这么搞之后稳定多了。

直接用AST解析确实是最靠谱的思路，我试过按函数边界切分后检索准确率高了不少，embedding不用大改，把切片粒度调小到函数级别就行。不过要注意类内部的方法得保留上下文，不然检索出来还是缺东西。你可以在切完后再用正则把import合并到模块头部，这样小函数也不会丢失依赖。

我这边也踩过类似的坑，滑动窗口确实治标不治本。后来试了用LLM对每轮对话做实时摘要压缩历史，效果比单纯截断好不少，但摘要本身也会丢失细节。感觉记忆分层管理可能是出路，短期用窗口保留原始对话，长期用向量库存摘要，查询时结合时序权重做混合检索。不知道你试过给记忆加时间戳没有？

我之前也遇到过类似的情况，T4跑7B模型确实容易在推理速度上翻车。你用的vLLM其实已经算比较高效了，但卡在13G显存说明batch size可能没压到最优，可以试试把max_num_seqs调小到2或者1，因为T4的显存带宽只有300GB/s左右，并发一多就卡在显存带宽瓶颈上了。另外检查一下是不是用了Flash Attention，vLLM默认可能没开，手动加上--enable-flash-at

你这情况我遇到过类似的，2000条数据做LoRA确实偏少了，尤其是客服对话这种高频重复但语义复杂的场景，模型很容易过拟合到训练集的特定话术上，反而丢掉预训练时的通用知识。我建议你先拿原版base模型跑几个测试样本看看基线水平，有时候原版LLaMA对产品名词的认知其实比想象中好，只是需要你优化prompt格式来激活。另外rank=8对7B模型来说可能有点低，试试rank=16或32，让LoRA有更多

你这个问题太真实了，我也在这个坑里爬了很久。其实“详细”和“简洁”不是非黑即白，关键看模型怎么理解你的意图。我觉得你提到的“正面例子”问题很关键——模型确实会过度拟合你给的样本，尤其是当例子太具体时。我试过只给一个模糊的方向性描述，比如“按内容判断类别，避免强行归类”，反而比给三五个例子更灵活。另外输出格式的约束我建议放到最后一句，用“必须”或“只允许”这种强指令，而不是在长篇描述里藏着。还有个实