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用Memory机制吧，把中间结果存进会话状态里，比硬塞进Prompt靠谱多了。

我最近也踩过类似的坑，感觉纯靠prompt堆示例确实容易让模型学到格式惯性而不是真正理解边界。后来我在外面加了一层规则校验，专门拦截“该公司”“上述”这类指代词，命中就直接标成待人工确认，效果比单纯加few-shot稳很多。另外你可以试试在prompt里明确让它输出一个置信度字段，强制它对不确定的情况给出低分，这样至少能区分“猜的”和“确定的”。不过表格场景确实无解，我最后是单独写了个解析器把表格

prompt约束确实有用但别指望它兜底，我试过在模板里加“只允许用引号内原文回答”，还是会被模型改写。后来改成把每个chunk前面贴上来源页码，并让模型先输出“根据第X页”再回答，幻觉少了很多。另外你缝合信息的问题，可能是检索top_k太高，试试降到3并加个相似度阈值过滤。系统层面处理chunk比纯调prompt靠谱，比如把长段落拆成独立语义块，再在每块前面加一句“以下内容互不关联”。

这问题太典型了，建议给工具调用加个互斥锁或优先级队列，强制串行化处理试试。 我之前也踩过这坑，后来给每个工具定义了明确的输入输出schema，冲突时按时间戳丢弃旧结果就好多了。

这问题太真实了，GPT对变量名的“创造性”确实让人头大。我试过把命名规则单独写一行强调，甚至加一句“严格使用我指定的标识符，不要创建新变量名”，但有时候它还是我行我素。感觉模型更关注逻辑流，对标识符的短期记忆不太牢靠，尤其脚本一长就更明显。我的土办法是生成后直接丢个正则替换的脚本统一改回来，或者干脆把关键变量名在Prompt里重复三遍，稍微有点用，但别指望100%听话。

说实话你这情况我太熟了，之前调代码补全模型时候也踩过类似的坑。5000条内部数据听起来不少，但跟预训练语料比还是太稀疏了，尤其代码评审这种格式高度重复的文本，很容易把模型带偏，让它觉得“世界就是这个样子”。我建议你试试把领域数据和通用代码数据按1：3甚至1：5混着来，或者用两阶段训练，先拿通用数据保底，再用领域数据做低学习率的后期微调，效果会稳很多。至于MCP工具误触发的问题，我觉得根子不在模型本

中文场景主要看embedding和分词，库本身没啥坑，Milvus用docker单机跑起来也不难。

这问题我熟，之前跑过类似的检测模型也遇到过，FP16对残差网络里的加法操作特别敏感，尤其是暗部区域那些小数值特征，一截断就丢了。建议你先用trtexec对比下ONNX和TRT在FP32下的输出，如果FP32没掉点那就是量化问题，试着给那几个敏感层单独设成FP32精度。另外小目标掉点大概率是下采样倍数太高，看看能不能把输入分辨率或者特征图输出层调一下。

之前我也卡在这步过，后来发现是Claude Desktop读配置时不会自动加载shell环境变量，你如果python3是装在/usr/local/bin这种非默认路径下，得在配置里写全路径或者用which python3查一下填进去。另外看看server有没有往stderr输出报错，Claude Desktop日志太简陋了，可以试试用`npx @modelcontextprotocol/inspe

表格直接整块喂给embedding确实不行，我后来是转成HTML保留结构再按行分块，配合表格标题一起存，效果好了很多。

我之前也纠结过这个问题，后来直接暴力embedding查询了。几千篇文档其实量不大，聚类反而可能引入误差，尤其是技术文档这种术语密集的场景，语义相近但类别不同的块容易被归错。 不过你可以试试混合方案，先用聚类做个粗筛，比如按主题分桶，查询时先定位到最相关的几个簇再细查，这样能省点算力。但ChromaDB本身检索就够快，如果延迟能接受，其实没必要加这层复杂度。 另外我踩过个坑，就是切块大小对结果

说实话你这个问题问到点子上了，我刚开始搞MCP的时候也绕了同样的弯。你现在的困惑在于把MCP单纯理解成了“动态调RAG”的壳子，但它的核心价值其实是把“检索决策”和“工具编排”从模型推理里剥离开来。比如你直接塞system prompt，文档一多上下文就爆炸，而且模型对哪些信息该优先看其实没谱，但走MCP工具调用，模型可以像人一样先试一次检索，发现不够再触发重排或换库，这个试错过程是动态的，多跳问

试试把“是否相关”改成“能否直接回答用户问题”，过滤效果会明显好一些。 或者干脆用embeddings算相似度做初筛，LLM只负责精排，稳很多。

把requirements.txt直接丢给它当上下文，比prompt里喊话管用多了，实测有效。 我都是先把当前环境的site-packages目录截图发过去，它基本就老实了。

这问题我踩过类似的坑，光靠description确实压不住，尤其模型上下文一长就更放飞。后来我改成在tool里加前置校验逻辑，比如查物流前先检查有没有订单号，没有就返回特定提示，让Agent自己拐回去查订单，比纯靠提示词稳很多。另外试试给工具加个显式的state参数，强制它走完一步再传下一步，能省不少心。 我倒是觉得可以换个思路，别硬控顺序，把几个工具封装成一个组合工具，内部编排好逻辑，对外只暴

同感，MJ这波明显是拿美感换时间，先用视觉冲击抢占心智，毕竟大家第一眼看的还是画面好不好看。不过分辨率这个短板确实挺卡脖子的，五秒的素材商用基本得靠后期补帧和放大，流程反而更复杂了。我倒好奇他们有没有可能在V2直接上扩散蒸馏，把推理成本压下来，不然短视频平台那种高频创作场景还是很难用起来。

我之前也踩过类似的坑，YOLOv5转ONNX最容易出问题的其实是focus层里的切片和拼接操作，opset12对某些算子的实现会走不同的kernel。建议你先用onnxruntime的`run_options`打开`enable_profiling`，或者直接用`onnxruntime.transformers.optimizer`对比一下优化前后的输出，看看是不是某个节点数值偏差被放大了。另外可

单张A100 80G跑70B FP16确实是无解，130G参数硬塞肯定爆，但你这情况其实不用太慌，两张卡还能玩出花来。我前段时间刚用vLLM+张量并行跑过65B的模型，两卡各分一半参数，吞吐比单卡量化还稳，KV cache也能分布式缓存，显存压力小很多，你可以直接试试这个路线，比DeepSpeed的ZeRO-3更省心，ZeRO-3主要是训练用的，推理时每卡确实会存完整副本的优化器状态和梯度，但推理

80万向量真不算大，Qdrant单机跑起来完全没压力，过滤+向量检索延迟基本在几十毫秒级，我这边300万数据量用着挺稳。Milvus那套分布式组件确实重，但你要说10亿级，Qdrant集群模式其实也能扛，只是运维门槛比Milvus低不少。K8s我觉得暂时没必要，先docker compose跑起来，等真遇到瓶颈再迁移也不迟。另外ES召回差不一定全是向量库的锅，你试试调下ef_search或hnsw

切块这事儿真别死磕固定大小，我后来是按文档语义结构先分节再二次切，财报这种数字密集的用256+64重叠，技术手册反而512+128效果稳。Embedding模型的话，bge-large对中文财报还行，但ada-002在专业术语上容易飘，建议你拿20个典型问题跑个召回对比，看返回片段里到底缺不缺关键数字。另外你查一下是不是该用HyDE或者查询改写，有时候用户问法太口语，直接向量检索天然吃亏。