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我之前也踩过这个坑，bge-large-zh对短句和关键词匹配还行，但整段长文本语义确实容易漂。500带重叠对合同这种密集条款来说可能还是太粗，试试按章节或语义段落切，别硬按字符数。另外建议先单独测一下检索，拿几个query直接在库里搜，看看top5里有没有答案，没有就说明是向量化或切分问题，有但排在后面才是rerank能救的。千万别一上来就上rerank，那玩意儿治标不治本。

说实话我觉得问题不全在prompt上，7B量化模型写代码的稳定性和3.5比确实有代差，尤其涉及多步逻辑时容易把中间状态搞混。你试过把需求拆成更小的函数让模型逐个生成吗？比如先让它单独写个读取Excel的模块，再写筛选逻辑，最后拼接，这样每个步骤的出错范围会小很多。另外CodeQwen这类模型对中文prompt的理解可能不如英文，你可以试试把关键操作词换成英文，比如“filter rows wher

试试换CLIP或者通义千问的图片embedding，ResNet50提特征太老了，同款不同角度不鲁棒。

我也遇到过类似的，prompt写太满反而把模型带偏了，它可能把多余约束当成了优先级。现在基本就保留“基于资料+简洁回答”两层，关键信息反而抓得准。你那个问题说不定是“仅基于”这类词和检索内容冲突，模型在纠结该听谁的。可以试试把约束拆成系统指令和用户问题分开写，效果可能更稳。

MCP确实没内置隔离，自己用Redis按session_id分key存最省事，或者直接每次请求带全量上下文。

我之前也踩过这个坑，后来干脆按文档结构来切，比如按标题和章节边界分块，而不是死磕字符数，这样跨段落的问题少了很多。另外rerank确实有点玄学，但把检索召回数调大点（比如top 20）再rerank，比单纯调chunk size稳定多了。你们有没有试过按语义相似度动态合并小chunk？感觉比固定窗口灵活点，但计算成本高不少。

vLLM开batch确实会引入随机性，我之前也踩过坑。你可以试试把temperature降到0.1以下，同时把top_p调成0.9，但别完全关掉采样，不然输出会变得很死板。固定seed对单条请求有用，但batch模式下每个请求的seed其实是独立分配的，所以没法保证全局一致，这点得留意。 另外prompt里加格式约束挺有效的，比如用明确的“开始/结束”标记或者要求模型输出JSON结构，能减少跑偏

这个问题我当初也踩过一模一样的坑，后来发现核心问题在于纯向量相似度对“指代消解”和“时间敏感性”完全无感。你问“刚才推荐的餐厅”，这里“刚才”其实是个时间信号，但embedding只按语义相似找，它根本分不清“几轮前”和“最近一轮”的权重。建议你先别急着换模型，试试把metadata用起来，比如给每条记录打上时间戳和对话轮次序号，检索时强制用filter把范围限定在最近N轮，或者加一个时间衰减的r

中文场景确实更麻烦，我试过按句子切然后配合bge-large-zh这类模型，感觉比固定长度稳不少，但技术手册里那些超长公式和代码块还是得单独处理。重叠率我后来直接放弃了，改成根据段落语义边界动态切，效果反而好一些。你文档类型混着的话，建议先做个简单分类，不同类别用不同chunk策略，别指望一个参数通吃。另外embedding模型对中文的分词敏感度挺高的，换模型可能比调chunk大小更值得试。

显存爆了大概率是max-model-len设太大，调成4096再把gpu-memory-utilization压到0.85试试，3090跑14B AWQ完全够用。

这问题我太有同感了，Cursor有时候就跟穿越了似的。你试试在项目根目录加个AGENTS.md文件，把“必须使用函数组件和Hooks，禁止class组件”写进去，它读上下文时优先级会高很多。另外prompt里别光说“用hooks”，直接扔给它一段你现有组件的写法当few-shot示例，效果立竿见影。配置tsconfig其实没啥用，这玩意儿主要吃的是项目里的代码风格，你多写几个规范文件引导一下比啥都

巧了，我们团队上个月刚做完类似选型，最后留了Weaviate。说实话Milvus性能确实猛，但部署和运维成本对小团队不太友好，尤其你们还要接rerank，光调一堆参数就够呛。Weaviate的混合检索开箱即用，中文分词虽然不算完美，但配合BM25+向量融合，效果比单纯余弦好不少，几十万文档完全扛得住。不过有个坑，Weaviate的官方文档有些模块写得含糊，遇到问题得翻GitHub issue，我们

示例太多容易让模型学会抄作业而不是动脑子，留几个典型场景反而更稳。可以试试按意图分层，每组别超3个。 同感，少而精才是王道，太多示例会让模型在相似场景里犯选择困难症。你试试把示例按对话阶段分一下类，可能更有效。

我之前也踩过这个坑，后来发现问题多半不在prompt，而在改写后的query和embedding模型的匹配度上。bge-small对短关键词挺敏感的，你改成“简洁句子”反而可能丢了原来的语义重心，尤其口语里那些隐含的意图。建议试试保留原query的实体词，只做轻度归一化，或者对比一下改写前后向量距离的分布，看看是不是改写后离目标文档更远了。另外，内部知识库如果术语固定，也许跳过改写直接检索更稳。

我之前也卡在这块好久，后来发现纯按token数切真的容易把语义切碎。建议先按文档结构（标题、段落）做粗切，再对超长块做二次细分，这样至少能保住逻辑完整性。另外你可以试下用真实问题去跑一小批测试集，看检索回来的块里关键词命中率，比手动调参直观多了。还有个坑是overlap别设太大，不然相邻块重复内容太多，召回时反而会稀释注意力。

1. 试过按段落切+重叠20%，比固定长度稳很多，尤其技术文档，语义完整比数字重要。 2. 512对DeepSeek偏小了，我一般用800-1000，重叠设150，长问题上下文连贯多了。 3. 语义切分是真香，但Markdown要先清掉代码块，不然切得稀碎，参数反而次要了。

我之前也被这玩意坑过，后来发现多半是节点里直接改dict的字段，没走State的更新逻辑导致的。你试试每个节点return的时候都把要共享的字段显式带上，别偷懒只返回增量。另外如果多个agent要并发写，最好用BaseStore或者把共享状态拆到Redis里，别全塞在Graph的memory里，不然执行顺序一乱就各种玄学。你这三个agent是串行跑还是并行？串行的话检查下有没有在某个节点不小心覆盖

生产环境那套复杂业务逻辑下的误报率才是真考验，样本偏科问题不解决，AI再强也容易翻车。不过RASP如果能用AI动态调阈值，至少比死守规则库灵活点，这点方向倒没错。长亭之前在一些攻防场景里数据积累还行，就看这次能不能把实验室指标真搬到线上扛住压力了。

几千条数据直接查完全够用，聚类反而可能把相近的概念拆散了。

确实，Cursor在复杂项目里容易自作主张，建议多commit+写详细注释约束它。