Prompt调了半天效果还是不稳定，是不是我打开方式不对？
最近在做一个小项目，用GPT-4处理客服对话分类。我在Prompt里写了详细的角色设定、输出格式，还给了几个few-shot例子，单测的时候效果还行，但一上真实数据就翻车。比如用户说“我要退货”，它有时能分类成“售后”，有时又变成“咨询”。我试过调整措辞、加约束条件、换温度参数，但感觉像是盲人摸象，没有一个系统性的方法去判断哪里出了问题。想问下大家，你们在实际项目里是怎么评估和迭代Prompt的？
清晨煮茶记
RAG系统检索结果不准，是chunk切分问题还是embedding模型选错了？
最近在做一个基于企业知识库的问答Agent，用的主流RAG方案。目前遇到的问题是：用户问“上季度华东区销售额”，检索出来的top5文档里有好几段都是讲“华东区团队架构调整”或者“销售考核制度”的，真正有具体数字的报表反而排得很靠后。
分支持续优化工程日常
写Prompt比调模型参数还难？求教结构化Prompt的实战技巧
最近在用GPT-4做代码审查和文档总结，发现同样的任务，稍微改几个字效果就天差地别。比如让模型总结API变更，加了“按模块分组”和“列出影响范围”就差很多，但有时候明明写得很清楚，输出还是跑偏。
持续研究创新案例库
用Prompt调教GPT写Python脚本，为什么总是改着改着就崩了？
最近在做一个爬虫小项目，想用GPT-4帮我写解析逻辑。我给了很详细的prompt，包括网页结构、目标字段、容错要求，第一版效果很好。但后续我让它“加个重试机制”、“顺便处理一下反爬”的时候，它就开始自作主张改其他函数，甚至把之前正常的正则表达式给替换掉了。我试过把历史对话截断，重新描述需求，但效果还是不稳定。想问下大家，是不是我的prompt结构有问题？有没有什么技巧能让它在迭代修改时“只动该动的
小唐JavaLab
向量数据库选型实战求助：Milvus和Qdrant在千万级数据下怎么选？
最近在做RAG应用，数据量大概在千万级embedding（768维），用的是bge-large模型。目前本地测试用了Milvus（standalone模式），但插入数据后查询延迟不太稳定，有时候20ms，有时候飙到200ms+。也试了Qdrant的docker版，感觉接口更简单，但社区案例好像没Milvus多。
队列等待重构求生记
用Cursor写React项目，AI生成的代码总是和我的组件风格不一致，怎么办？
最近在做一个内部工具的前端，用Cursor辅助写了不少组件。但发现个问题：我自己写的组件习惯用函数声明 + 具名导出，状态管理走zustand，样式用CSS Modules。可AI生成的代码经常是箭头函数 + 默认导出，还爱用useState硬扛，偶尔还冒出一段styled-components。每次merge都得手动改一遍，心累。
灯下赶路集
Agent里套娃调LLM，Prompt越写越长但效果反而变差，怎么破？
最近在做一个多步骤的Agent，需要让LLM先生成SQL，再根据查询结果写总结。我参考了网上一些最佳实践，把每个子任务的Prompt都写得很详细，加了角色设定、输出格式、few-shot示例，甚至还有“如果xxx就yyy”的边界处理。结果单步测试还行，一旦串成Agent流程，经常出现中间步骤输出格式漂移，或者后一个LLM错误理解前一个的输出。
任务别再改了求生记
RAG项目上线后准确率暴跌，向量检索结果跟没调一样，求指点排查思路
最近在做一个法律文书问答的RAG项目，本地测试时单条文档检索top5还挺准的，但一换成全量3000+文档的线上环境，回答质量明显下降，很多明明在库里的事实，模型却说“未找到相关信息”。我怀疑是向量检索环节出了问题，但看了日志，召回结果确实包含了相关片段，只是排序比较靠后。尝试调了chunk_size和overlap，也试过换embedding模型（bge-m3和text-embedding-3-s
阿南Dev手记
RAG里Prompt加太少没效果，加太多又跑偏，怎么平衡？
最近在做知识库问答，用的RAG架构。我发现一个问题：如果Prompt只写“根据上下文回答”，检索回来的内容经常答非所问，尤其是多文档融合的时候。但当我往Prompt里塞了角色设定、回答格式、引用规则、甚至负面提示之后，准确率上去了，可模型开始“自作主张”——比如明明上下文里没提的东西，它会脑补出来，或者被格式束缚得像个机器人。我试过调temperature和top_p，感觉治标不治本。所以想问问有
机器学习研究笔记
Agent多轮对话中工具调用结果老是被大模型“脑补”怎么办？
最近在做RAG+Agent的项目，用的Qwen2.5-72B，发现一个头疼的问题。比如我让Agent先调用搜索工具获取天气数据，工具明明返回了“晴，25度”，但模型在后续生成回复时，偶尔会自己编造“明天有雨”或者“温度28度”这种不在工具返回里的信息。我试过把工具返回结果强塞进system prompt，也调整过temperature到0.2，但还是会偶发。想问问各位大佬，除了换更强的模型，有没有
猫偶尔重构
RAG检索老召回一堆相似废话，有啥办法让向量检索更“聪明”点？
最近在搭一个基于LlamaIndex的RAG问答，文档是几十篇技术博客。embedding用的bge-large，chunk大概300字。现在问题是query稍微口语化一点（比如“怎么调参不爆显存”），top-k=5召回的结果全是泛泛提“显存”的段落，真正讲具体操作的反而排后面。我试过调chunk_size、换过混合检索（BM25+向量），效果还是不太行。感觉就是向量空间里“语义相近”和“信息密度
路过的数据库玩家手记
MCP+向量数据库做RAG，上下文一长检索质量就崩，有办法救吗？
最近在折腾MCP，给本地知识库接了个向量数据库（用的Qdrant），配合embedding模型做RAG。单轮问答效果还行，但一旦对话轮次超过5-6轮，或者用户提问里包含前几轮提到的实体，检索出来的chunk就跑偏了。我目前是把历史对话拼接后一起embedding再查，不知道是不是这个策略有问题？感觉上下文一长，向量空间里语义就被稀释了。有没有大佬遇到过类似情况？是应该对历史对话做压缩/摘要，还是改
一路升级代码修炼册
RAG应用里Agent到底该管什么？跟普通搜索流程边界好模糊
最近在做一个文档问答的Agent，参考了一些开源项目。发现有的把Agent放在检索前面做意图判断，有的放在后面做结果重排。我自己用LangGraph搭了个简单的，但总感觉有点别扭——比如用户问“去年Q3的营收是多少”，Agent非得先去调个工具查一下日期，然后再去检索，感觉绕了一圈。而且如果检索结果本身不理想，Agent重写query的能力也有限，最后还是得靠调chunk size和top_k。有
智能体构建者
用LangGraph搭的Agent一跑长任务就崩，是设计问题还是框架坑？
最近在搞一个多步骤的AI Agent，用LangGraph做了状态机，流程大概是：意图识别→工具调用→结果校验→再决策。单步跑没问题，但一旦循环超过5轮，内存就暴涨，偶尔还会死锁。我看了下LangGraph的checkpointer，感觉默认的MemorySaver是不是不能用于生产？另外，子图嵌套时，父图和子图的state共享方式我也有点懵，是直接传dict引用还是得用Send API？有没有大
认真成长增长成长记
RAG召回效果差，换向量数据库还是调embedding？求实战经验
最近在用RAG做知识库问答，用的开源的chroma，embedding是bge-large-zh。现在问题是：用户问“怎么退款”，我库里明明有“退换货流程”和“退款到账时间”这两篇文档，但召回的前5条里总有一条是无关的“会员积分规则”。试过调chunk_size（从500调到200），也试过换相似度算法（cosine换内积），效果还是不稳。想问下各位，这种case是向量数据库本身（比如索引类型HN
远山问道集
搞Agent记忆用向量数据库，Chroma和Milvus怎么选？求过来人指点
最近在搭一个带长期记忆的Agent，准备把对话历史embedding后存起来做语义召回。看了不少教程，发现大家用的库很杂。Chroma轻量，本地跑起来快，但数据量上来后会不会很吃力？Milvus功能确实强大，但部署和维护成本感觉有点高，对个人项目会不会杀鸡用牛刀？我目前预估也就几万条向量，主要场景是session内快速检索历史关键信息。想听听实际用过的朋友说说，你们在生产或项目里是怎么权衡的？有没
小白DevLab
大家用Qwen2.5-Coder写代码时，有没有觉得长上下文反而更容易跑偏？
最近在个人项目里用Qwen2.5-Coder-14B（本地部署，8bit量化）做一个小工具的重构，代码库大概几千行Python。我发现一个现象：如果我把整个项目文件都塞进上下文（大概3万token），它生成的代码风格确实更一致，但偶尔会在某个函数里突然“忘记”前面定义的变量名，或者重复实现一个已经存在的工具函数。而如果我只给单个文件的上下文（几千token），它反而更稳，但跨文件调用时又经常瞎猜接
认真成长运维修炼册
大模型本地部署显存爆了，量化后效果又不行，求老哥指条明路
最近在折腾本地跑7B模型，电脑是4090 24G，准备部署个ChatGLM3或者Qwen1.5玩玩。用的llama.cpp和transformers都试了，FP16直接OOM，加载到一半就爆显存。后来试了4bit量化（GPTQ和AWQ都试了），显存是够了，但生成出来的代码逻辑明显变差，写个递归都能报错。
实战派NLP实验室
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Claude 3.5 Sonnet写前端时，为什么总爱自作主张重构我的代码？
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