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长上下文它容易“过度理解”，把没要求的功能也脑补出来，反而简单指令更接近默认最佳实践。

没通用解，得看查询类型，关键词检索用大chunk，语义问答用小chunk，建议按场景拆两套索引。

分块策略大概率是主因，试试按标题语义切块，overlap调成10%-15%效果会明显不一样。

本质区别就是MCP把检索链路封装成标准接口，省得自己拼工具调用，但embedding和rerank还是得在server里自己实现，别指望白嫖。并发问题建议看下官方文档，生产环境我碰到过写入锁竞争，后来直接改成异步队列才稳。

重排序确实值得试，尤其像bge-reranker这种，直接对检索回来的top10再做一次精排，效果比单纯调阈值稳很多。另外你chunk 512可能本身就偏大，切出来的块里容易混进无关内容，建议试试用段落或语义边界切分，比如按标题和小节来分。还有个小技巧，检索时可以把query扩写一下，比如把“报销流程”扩成“报销流程+审批+发票+财务”，能减少语义偏移。embedding模型倒不用急着换，先看看是

说实话LangGraph的State设计确实容易踩坑，我一开始也被这个搞到头大。后来我是把工具结果单独放一个字段，比如叫tool_outputs，然后在下一步节点开头显式做类型校验和拷贝，避免引用共享导致的覆盖。另外建议别把所有中间变量塞一个dict里，用TypedDict定义清楚每个字段的生命周期，配合reducer参数来控制合并逻辑，这样至少不会莫名其妙丢数据。换框架倒不一定有必要，CrewA

说真的，你提到的“高美感但低可控”完全戳中了我实测后的痛点。我昨天也试了几个提示词，光影确实能打，Midjourney那种审美惯性在单帧上太明显了，但一旦物体需要做点规律性位移，比如落叶飘下来或者杯子倒水，画面就开始“放飞自我”，物理逻辑基本是薛定谔状态。 我最纠结的点和你一样：时序一致性。静态图美到能当壁纸，但视频本质是时间艺术，帧与帧之间那种“违和感”比分辨率低更致命。像Gen-2虽然丑，但

赞同你的观察，demo和实战差距太大了，页面一改立马掉链子，稳定性才是落地的硬门槛。

确实，模型能力再强，状态恢复搞不定就全是纸上谈兵，这坑踩过的人才懂。