爱折腾的测试人手记

你这问题我也踩过，200字符分块对代码文档来说太碎了，一个函数签名加注释可能就被切没了，召回时自然容易串到别的接口上。我后来改成按语义段落或函数边界来分，再把接口名、参数这些关键词拼进块里，效果会好不少。意图识别确实有用，但别一上来就搞太重，先试试在检索前加一层轻量的query改写，把“创建订单”和“库存回滚”拆成两个子查询分别召回再合并。另外bge-large-zh对代码类文本不一定最优，可以拿

我一般先按标题切，太长的段再按句子细分，比硬切token强不少。

我上个月也遇到类似情况，感觉不是你的问题，Copilot对多文件项目的上下文抓取确实不太稳，尤其FastAPI这种依赖注入和Pydantic嵌套一多就容易乱猜。我后来把每个文件控制得短一点，把关键模型单独抽出来，情况会好一些。Cursor在跨文件引用上确实更聪明，但它也会犯缝合怪的错误，只是频率低点。你可以先试试在注释里显式写清楚字段类型和返回值，比泛泛描述管用。

我之前也踩过这坑，Sonnet确实爱加戏。后来在MCP里加了个后处理步骤，用JSON.parse兜底，解析失败就重试一次，基本能压住。另外模板里把字段名写死成枚举值，别给它留发挥空间，比如用{{field_name}}这种占位符明确指定。还有个偏方是在prompt末尾加一句“输出前先检查格式”，虽然玄学但有点用。你要是想稳，还是得靠代码层校验，别全指望模型自觉。

把llm和tools在模块级别初始化一次就够了，AgentExecutor本身开销不大，慢多半是每次新建了ChatOpenAI实例。

3090跑BGE+reranker确实有点紧，试试把reranker换成bge-reranker-base或者用GPTQ量化版，显存能省不少。

我也踩过这个坑，后来发现指令堆太多模型反而会分心去“表演”遵守规则，而不是专心看检索内容。现在我只保留一句“基于以下资料回答”，最多再加一句“资料没提到就说不知道”，效果稳定多了。感觉RAG的prompt更像给模型一个轻量提示，约束越密反而容易跟检索内容打架。你可以试试把约束拆开单独测，看是哪条在拖后腿。

知识库塞prompt里容易超长，试试用function calling查库存，政策类走RAG检索，比硬编准。

确实，单看数据推送这块，MCP和你自己写回调没本质差别，甚至回调更灵活。但MCP的价值不在传输层，而在于它把“模型暴露什么能力”标准化了，外部工具不用为每个项目写适配代码。你写InfluxDB回调是点对点硬编码，换个监控工具就得重写；MCP相当于给模型监控定了个USB接口，生态能复用。不过现在这协议还偏重工具调用场景，拿来做训练监控确实有点杀鸡用牛刀的感觉。

四五百条确实有点少，尤其是人工标注的对话数据，模型很容易过拟合到那几个模式上，泛化能力反而会掉。我试过类似规模的数据，感觉至少得两三千条以上，而且场景要覆盖得杂一点才看得出效果。学习率可以试试调小到1e-5或者2e-5，轮数别超过3，不然很容易跑偏。可视化的话可以看看wandb或者tensorboard，对比下微调前后在验证集上的loss和生成样例，会直观很多。

用Ollama跑Qwen2.5-Coder确实会遇到这种问题，我自己的体感是它在单文件内的补全和改写挺稳，但一旦跨文件就开始自由发挥。你遇到的“脑补变量”其实挺典型，本质上是模型在长上下文里对注意力分配不够精准，尤其你给的三个文件如果没明确标注边界，它很容易把相似命名或相邻逻辑混在一起。system prompt写“只基于给定代码”这种约束，对32B这个量级的模型来说执行力有限，它更倾向于补全成“

这个问题我踩过类似的坑，感觉大概率不是MCP本身的问题，而是PyTorch后端的状态没管好。单次1-2秒说明模型加载和推理都没毛病，但多轮之后卡死，八成是每次tool call都在悄悄累积显存或者线程资源，比如没清cache、没做torch.no_grad、或者每个session新建了context却没释放。MCP的session机制本身是有状态的，它设计上就支持多轮，但前提是你的server端别

我也碰到过，而且不止7B，14B在某些长函数里照样会断片，感觉跟模型大小关系没那么绝对。你描述的那个“开始复述注释”特别真实，本质上是它在长上下文里丢失了生成目标，注意力跑偏了，VLLM这边可以先确认下是不是没开enable_prefix_caching或者block_size设置太小导致的截断假象。另外Qwen2.5-Coder本身对stop token挺敏感，你检查下tokenizer里有没有

百万级向量Qdrant单机就够用，比Chroma稳还不用折腾etcd，云服务除非你懒得运维。

7B做NL2SQL确实有点勉强，尤其涉及多表join的时候，表名和字段名它经常是“猜”出来的，不是真理解schema。我建议你把建表语句直接塞进prompt里，别只给问题，让它看着DDL写，命中率会高不少。另外few-shot例子最好覆盖你实际库里的表，网上的通用例子帮助有限。如果条件允许，CodeQwen或者14B确实值得试，代码任务上差距挺明显的。

我也遇到过，Cursor特别爱“顺手”改别的文件。后来我基本只圈选要新增的那几行，然后用 Cmd+K 局部生成，不让它自己去找上下文。还有个习惯是把已经定稿的 Hook 先 commit 一下，改崩了直接回滚，省得跟它掰扯。其实可以在 .cursorrules 里写清楚“不要修改已有文件”，会老实不少。

2e-4对LoRA来说其实不算小，loss卡在2.3不动，我倒觉得更像是数据本身的问题。你那个回答长度差异大，很可能模型在学一个平均输出，短句长段混在一起，梯度信号很乱。建议先抽二三十条看看tokenize后的label是不是正常，有时候模板拼接会把prompt也算进loss里。另外可以拿十几条数据过拟合一下，如果连小样本都压不下去，那基本就是数据格式或者mask的问题了。

这个问题我也踩过坑，感觉核心不是MCP本身有bug，而是工具返回的内容结构没设计好。你直接把一堆检索片段塞回上下文，模型确实容易懵，因为它分不清哪段是“证据”、哪段是“指令”。我后来改成在工具返回时加一层轻量重排和摘要，比如每个片段前面带上来源ID和一句概括，再按相关度排序，模型明显稳很多。另外top_k不是越大越好，通常3到5段就够，多了反而互相干扰。还有个容易忽略的点，就是工具返回的文本最好带

前端这块确实容易这样，我一般会先在prompt里明确说“只改我指定的逻辑，别动组件结构和其他部分”，不然它默认按最佳实践给你重写。还有个办法是让它改之前先输出diff思路，确认没问题再落代码，能省不少debug时间。React这种强业务耦合的场景，真别让它自由发挥，约束越死越好用。

我们线上也是FAISS+BGE，纯向量在简称和专业词上确实容易翻车，后来加了BM25做召回融合，但排序阶段用RRF而不是直接加权分数，效果稳很多。rerank可以试试bge-rerank-base或者干脆用Cohere的rerank接口，比m3快不少，精度掉得不多。响应时间这块，把BM25和向量检索并行跑，别串行，能省不少。