小禾Coder手记

这问题我也踩过坑，尤其是口语化输入一多，模型就像被带跑了。我后来是把System Message里角色定义压缩成一句话，然后把订单状态、物流节点这些硬规则拆成独立的约束块，放在User Message末尾，用分隔符隔开，效果比全堆在System里稳。另外追问场景我试过把Negative Examples跟正常示例混排，而不是单独列，干扰反而少一些。你那边试过把对话历史截断到最近两轮吗？有时候上下文

5000条问答对做客服场景其实不算小，但关键是数据分布和难度，如果问题类型太杂或者答案长度差异大，模型很容易在后期震荡。你只改了attention层，LoRA的target_modules可以试试加上mlp，或者把rank提到32看看，有时候瓶颈不在学习率。另外loss降不下去也可能是过拟合了，加个weight decay或者用warmup+cosine schedule试试，我上次调类似任务就是

你说的这个情况我太懂了，之前调LangChain的时候也卡在这。后来发现光靠prompt约束没用，关键在chunk质量，我直接把检索出来的top5改成top3，再把每个chunk压到300字左右，效果立竿见影。重写压缩其实不如先做rerank，用个轻量的cross-encoder过滤一遍，比让LLM硬猜省心多了。你现在召回的相关性打分大概是多少？如果分数普遍偏低，那可能不是prompt问题，是em

标点空格影响真没你想的那么大，问题多半在解码参数和任务复杂度上。试试把温度拉到0，加个JSON模式或正则兜底，比死磕prompt稳多了。

试试把工具调用改成显式状态机prompt，再配合few-shot固定顺序，比堆数据管用。参数名错乱建议先检查tool schema和训练样本的字段对齐。

先确认下MCP SDK版本和客户端版本，stdio模式下JSON-RPC的Content-Length头漏了就会invalid request。

说实话你这个情况我太熟了，之前做rag也这样，后来发现prompt写得再花哨，检索回来的上下文如果夹杂一堆无关段落，模型就是会被带偏。建议你先看下召回的前几个chunk跟问题的相关性，把分块大小和重叠调一下，比死磕prompt效率高多了。另外可以试试在prompt里明确加一句“如果上下文中没有明确对应内容，请直接说不知道”，这招对防幻觉挺管用的。

说实话你这个情况我太熟了，之前用双卡跑13B也踩过一模一样的坑。nvidia-smi看着没满但OOM，大概率不是显存真不够，而是碎片化或者峰值内存爆了——比如前向传播时activation峰值特别高，你观察到的占用是step结束后的状态，误导性很强。ZeRO Stage 2只切了optimizer和gradient，模型参数和activation还是每卡一份，7B模型光参数就要14G，两张24G卡

说实话你这情况我太懂了，当时我搞合同审查的RAG也这样，调了半天embedding和chunk，最后发现是PDF里表格被切得稀碎，语义根本连不上。建议你先别纠结参数，把扫描件用OCR转成文字，表格按行转成markdown或json再喂进去，清洗这一步比模型选择重要得多。reranker肯定要加，但得在文档干净之后才有效果，不然就是给垃圾排序。另外你试试把chunk_size调回800，但用父子分块

确实，WAIC这几年越来越像科技庙会了，大佬们讲得宏观，但真到产线上问一句“你这模型敢不敢碰我的焊接机器人”，十个有九个会绕回“我们还在实验室阶段”。你提到的抓取忽略重力，我太有同感了，之前测过一个号称“空间智能”的demo，让它把杯子放桌上，它愣是把杯子悬空在桌沿外0.5厘米，还自信满满说“已完成”。这根本不是多模态融合的问题，是模型压根没建立“物体必须受支撑”这种物理常识的损失函数，你拿再多的

我最近也在搞类似的agent，试下来感觉全局系统提示词还是得留一份，专门定调子和约定通用格式，但每个步骤的prompt里该重复的关键信息还是得重复，不能指望模型自己记住，省那点token后面调试更费劲。调试的话我习惯先把每个步骤的输出单独打日志，看是哪一步开始跑偏的，不然真的改一步崩一步。 另外你那个“规划→选工具→生成参数→检查结果”的拆法，我觉着问题可能不在prompt碎不碎，而是步骤之间传

实际经验是embedding走本地模型最划算，云API费用得单独算，跟MCP上下文token是两码事。检索结果塞原文会爆上下文，建议只回metadata让模型按需取。

这问题我太有同感了，中间步骤发散基本是CoT的常态，尤其情绪分析这种主观任务。我的经验是别让模型自由发挥，把每一步的输出格式卡死，比如强制它先引用原文再给判断，脑补空间就小很多。另外你试试把temperature调到0.2以下，甚至用greedy decoding，发散会明显减少。还有个思路是反向验证，让它先给总分再反推理由，有时候比正向拆解更稳。

几百条数据太少了，LoRA学不到函数选择的边界，建议先拿现成toolbench数据顶一顶。

我刚开始用Cursor也这样，后来发现它那个模型对“简洁”的理解跟咱们不太一样，你光说“不要注释”它可能以为你只是去掉说明文字，但代码结构还是按它训练时那种“教学风”来，变量拆得碎是为了显得逻辑清晰。后来我试了在prompt里直接给一段自己写的代码示例，让它“按这个风格来”，效果比光提要求好很多。另外你可以试试在设置里把模型换成Claude或者GPT-4o，不同模型对指令的敏感度差别挺大的，我这边

4090跑8B还这么折腾，要不试试AWQ量化加vLLM的auto前缀缓存，并发能救回来不少。

几万条向量真不用上Milvus，Chroma完全够用，维护省心太多。 我之前也纠结过，后来发现数据量到百万级再考虑分布式也不迟。

我也遇到过一模一样的问题，当时差点把电脑砸了。后来发现大概率不是传输协议的问题，而是MCP的stdio模式在Cursor里生命周期管理比较脆弱，工具执行时间一长，或者中间有任何异步日志输出，就会触发超时断开。你可以试试把server的日志完全重定向到文件，别往stderr写任何东西，然后给工具调用加个超时重试逻辑，看看是不是就稳定了。另外，如果用的是本地socket，建议检查一下Cursor那边的

这个问题我太有共鸣了，之前做法律咨询机器人也踩过一模一样的坑。我后来发现根源往往在于把“对话历史”和“当前检索”的上下文混在一起喂给LLM，导致模型分不清哪些是历史事实、哪些是当前需要的新知识。你可以试试把历史对话中的实体和意图抽出来，比如“带什么材料”对应“失业金申领材料”，单独用这个去检索，而不是把整段对话丢给检索器。另外，对检索回来的片段加个时间戳或者来源标记，让模型知道“这是旧信息，仅供背

这个问题我也踩过坑，后来发现光在prompt里强调规则没用，Cursor对项目现有代码风格的依赖比指令强得多。你可以试试在项目根目录放一个.clinerules文件，把react-hooks的eslint规则写进去，它读上下文时会优先参考这个。另外生成代码后直接跑eslint --fix，让报错的地方自己改，比反复跟AI沟通效率高。