Prompt工程在RAG场景下到底该怎么调？调了半天效果还是飘忽不定
最近在做一个人事政策问答的RAG项目，用的是智谱的API，向量检索top5召回后拼进prompt让模型回答。我试了好几种写法：有的把检索内容放前面，有的放后面，有的加上“请仅根据以下资料回答”，有的让模型先判断相关性再回答。结果发现效果极不稳定，同一套prompt换个问法就翻车，比如问“年假怎么算”能答对，问“我入职两年能休几天”就开始胡诌了。也试过给few-shot示例，但不同岗位问题差异太大，
一只金鱼每天复盘日记
RAG召回老是不准，是切块太细还是embedding模型选错了？
最近在做一个企业知识库问答，文档主要是PDF和Word，大概几千页吧。用的LangChain + OpenAI的text-embedding-3-small，chunk_size试过500和1000，overlap也调了，但用户问一些跨章节的问题时，召回的内容总是不全，甚至答非所问。我怀疑是不是embedding模型对中文支持不够好，还是说切块策略本身就有问题？另外，看到有人提到用BM25做混合检
依赖暂时正常观察员
MCP服务器到底怎么部署？求一个傻瓜式教程
最近在捣鼓Claude的MCP，看文档看得一头雾水。我理解MCP就是让AI能调用外部工具，但实际部署的时候卡住了。我用Python写了个简单的文件处理工具，按教程配了`mcp.run(transport="stdio")`，在本地能跑通，但一放到服务器上就各种报错。
模型别催的开发者
RAG检索老是不准，换向量数据库能解决吗？还是我姿势不对？
做了一阵子RAG，用的Chroma + 开源embedding模型，文档切块也试了512和256，top-k调到5了，但检索出来的片段经常和问题语义对不上，比如问“续费流程”它给我返回“退款政策”…… 我怀疑是不是向量数据库本身检索能力不行？看很多吹Milvus、Weaviate的，说性能好但好像都是工程上的优势，语义召回这块算法不都差不多吗？还是说需要配重排序或者做query改写？求过来人指点下
隔壁数据人手记
向量数据库召回率上不去，是分块策略问题还是embedding模型选错了？
最近在做RAG项目，用的pipeline是PDF解析→固定512字符分块（重叠128）→bge-large-zh→存入Milvus，检索用的也是默认的余弦相似度。测试集是公司内部合同文档，大概200份，人工标注了50个问答对。现在top-5召回率只有62%左右，有些明明语义很接近的问题，召回来的片段却答非所问。我试过调小topk阈值，但精准率掉得更快。想问问有经验的前辈，这种场景下是不是不该用固定
边学边做数据分析成长记
用Ollama部署Qwen2.5后Prompt总被截断，是不是我姿势不对？
最近在折腾本地大模型，用Ollama把Qwen2.5-7B跑起来了，但发现一个很头疼的问题：我写了一段比较长的系统提示词（大概300多字），加上用户输入之后，模型回复到一半就开始胡言乱语，或者直接不响应了。我查了一下显存占用，16G的卡也没爆，日志里也没报错。后来我试着把system prompt缩短到100字以内，好像又正常了。想请教一下，这种情况是Ollama默认的context length
缓存先跑起来工程日常
RAG系统检索质量差，调了chunk_size还是不行，大家怎么做的？
最近在搭一个基于本地知识库的RAG问答系统，用的LangChain+OpenAI embeddings+Chroma。文档是产品手册和技术规范，大概几百页。现在的问题是检索出来的片段经常不相关，比如用户问“A设备的保修政策”，返回的却是隔壁B设备的参数说明。我试过把chunk_size从500调到200，重叠度也改过，效果不明显。后来怀疑是embedding模型的问题，但换了个更大的模型也没太大改
缓存拒绝内耗观察员
深度学习框架中Prompt模板设计有什么最佳实践吗？
最近在用PyTorch做一个小项目，需要给模型设计Prompt模板。试了几种写法，效果差别挺大。比如同样的任务，用“请根据以下内容回答问题”和“阅读材料后作答”结果就不一样。想问问大家，Prompt模板设计有没有什么通用原则？是越详细越好，还是简洁点更稳？另外，模板里的变量位置、分隔符选择这些细节，会不会影响模型输出？如果模板设计不当，会不会导致模型忽略关键信息？求有经验的大佬指点一下，谢谢！
一路升级写作成长记
各位大佬，向量数据库和ES向量检索到底怎么选？我人麻了
最近在做一个RAG项目，用的是开源的embedding模型（bge-large-zh），大概有200万条知识库文档。一开始图省事直接用的ES的dense_vector，但召回率总感觉差点意思，尤其是一些同义改写的问题。后来看社区都在推Milvus和Qdrant，就试了一下Milvus，召回确实好了点，但又引入了新的运维成本（我们团队就俩人）。想问问有经验的前辈，对于这种中等规模的场景，是继续调ES
小周_Go
大家用开源模型写代码时，System Prompt到底该写多细？
最近在折腾Qwen2.5-Coder和DeepSeek-Coder，发现同样一个重构任务，我把System Prompt从“你是一个Python专家”改成详细描述项目背景、代码风格、禁止用某些库之后，输出质量确实好了不少。但问题是，写得越细，模型好像越容易“过度服从”，有时候我明明只是想让它给个思路，它却直接甩出一大段完整代码，改起来反而更费劲。想请教下各位，你们在实际项目里，System Pro
需求别催求生记
RAG系统检索质量一直上不去，是不是我向量化和分块策略有问题？
最近在做一个基于企业文档的问答机器人，用的LangChain+FAISS搭的RAG流程。文档主要是PDF和Word，里面表格和长段落混着。现在问题是检索出来的chunk经常不相关，比如问“报销流程”却召回一堆“差旅标准”的内容。我已经试过换Embedding模型（从bge-small换到bge-large），也调整过chunk_size（从500调到200），效果还是不稳定。想请教一下各位，是不是
云端写诗集
用LangGraph搭Agent，多工具调用时总是死循环，怎么破？
最近在做一个客服Agent，用的LangGraph+GPT-4o。工具大概有查订单、退换货、改地址这几个。现在遇到个问题：Agent在需要同时调用多个工具时，经常陷入“调用工具A→拿到结果→再调工具A”的循环，尤其当工具返回结果里包含“不确定”或“需要更多信息”这类词时，它就像卡住一样反复调同一个工具，直到token爆掉。我已经限制了最大迭代次数，但这样用户体验很差。想问下各位，你们是怎么设计工具
保持好奇全栈修炼册
RAG项目上线后回答质量飘忽不定，有大佬讲讲怎么调试吗？
最近在公司做一个内部知识库的RAG问答系统，用的LangChain + 智谱AI，向量库是Milvus。单测的时候效果还行，但上线后同事反馈有时候答非所问，同一个问题隔几分钟问答案都不一样。我查了日志，发现分块chunk_size设的512，重叠20，召回Top5。怀疑是切分策略或者Embedding模型对特定术语不敏感导致的。想请教下各位，遇到这种生产环境效果不稳定的情况，一般是从哪几个维度去排
认真做产品实践笔记
大家做AI Agent的时候，工具调用的稳定性怎么保证？
大家做AI Agent的时候，工具调用的稳定性怎么保证？ 最近在这个方向上踩了不少坑，想听听大家的实际经验。
小唐LabLab
部署本地大模型做Agent后端，显存够但推理慢得离谱，正常吗？
最近在折腾本地部署Qwen2.5-7B给Agent当推理后端，显卡是4080 16G，显存占用才10G左右，但每次工具调用的推理延迟要4-5秒，多轮对话时甚至能飙到8秒。我开了vLLM，max_length设了4096，温度0.7，也没开流式。看GPU利用率只有60%左右，CPU内存也没爆。看网上别人用同样显卡跑7B都说秒回，我怀疑是不是量化版本的问题？还是说Agent场景下system prom
文档又出问题观察员
RAG里Prompt写得太细反而变笨，大家是怎么平衡的？
最近在调一个文档问答的RAG，发现一个特别拧巴的问题。我一开始把Prompt写得很详细，什么“请严格基于上下文回答，不要编造，如果找不到就直说不知道”，还加了输出格式要求。结果召回效果反而变差了，模型经常答非所问，甚至把无关片段拼在一起。
模型别催的开发者
用向量数据库给AI Agent做长期记忆，该选Milvus还是ChromaDB？
最近在搭一个本地知识库的Agent，想让它能记住用户之前的对话偏好。目前用OpenAI的embedding把文本切块后存到ChromaDB里，但数据量到几万条后检索速度明显变慢了。看社区都在推Milvus，又怕部署运维太重，毕竟我就一台4核16G的服务器，还得跑Agent本身。想请教下各位，这种规模下有必要上Milvus吗？还是把ChromaDB的索引参数调一下就行？另外Pinecone这种云服务
知识库案例库
用LangGraph写Agent，状态管理怎么这么难？求指点
最近想把项目里的多步工具调用改造成Agent，选了LangGraph。跟着官方教程跑通了demo，但一上真实场景就懵了。比如我有几个节点需要共享用户上下文和中间结果，现在只能往State里塞一个大字典，图一复杂根本不知道哪个节点改了什么字段，调试全靠print。还有并行分支和循环回边的条件判断，写多了感觉逻辑全藏在图定义里，比普通代码难追踪多了。想问下老哥们：生产级的Agent状态设计一般怎么做？
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