RAG检索老是把关键实体漏掉，换个embedding模型有用吗？
最近在搭一个私有知识库的RAG，用的是LangChain+Chroma，embedding是bge-large-zh。实际跑下来发现，用户问“某某项目的截止日期”这种带具体实体的问题，检索出来的top-3片段经常没有那个日期，反而召回一堆背景描述。试过调chunk_size和overlap，效果不明显。想问下各位，这种情况是embedding模型对实体不够敏感吗？换更强的模型（比如bge-m3或别
脚本保持在线的开发者
向量数据库召回率上不去，除了调参还能从哪些方向排查？
最近在做一个知识库问答项目，用的Milvus存了大概200万条384维的向量，文本是中文长文档切块后过bge-base的embedding。现在问题是：用测试集跑出来的Recall@10只有65%左右，但单独用向量检索看相似度，感觉结果还挺相关的。我试过调nprobe和efSearch，也换过距离算法（L2换IP），效果变化不大。目前怀疑是不是切块策略有问题——之前是按固定512字符切的，有些语义
山海敲键盘录
向量数据库召回率上不去，调参调到怀疑人生，求过来人指条明路
背景：在做RAG问答，用的Milvus 2.4，embedding是bge-large-zh，数据量大概80万条，切块512，重叠128。目前问题：召回率（Recall@10）只有72%左右，但离线评测时单条query和文档的相似度分布看着还行。
小白Cloud
用Cursor写Python项目，AI老把依赖装错版本怎么办？
最近在跟着教程用Cursor做一个小型数据处理项目，本地环境是Python 3.10 + Windows。我发现一个很头疼的问题：AI生成代码时经常在requirements.txt里写一些我根本没装过的包，或者指定了不兼容的版本（比如pandas 2.0在我这个环境会报错）。我试过在对话里强调“使用当前环境已有依赖”，但过不了几轮它又开始自作主张。想问下大家是直接在对话里约束，还是用规则文件（比
向内求解低代码学习者
部署ChatGLM3-6B用vLLM还是FastChat？显存不够怎么优化？
最近在搞一个私有化知识库问答项目，用的ChatGLM3-6B，想把模型部署到公司内网服务器上。机器是两张4090（24G），数据量不大，就几千条文档。试了FastChat，感觉启动挺方便，但并发一高响应就很慢，显存也吃紧。后来看别人说vLLM吞吐量高很多，但配置起来有点懵，PagedAttention那些参数不太会调。有没有大佬实际部署过这两个框架的？想请教下：1）6B模型用哪个更稳？2）两张卡怎
实战派多模态构建者
RAG接入MCP后上下文总被截断，有人调过窗口策略吗？
最近在折腾把公司内部的RAG服务封装成MCP工具给Claude用，遇到了一个很头疼的问题。文档库比较大，检索出来的chunk经常超过模型上下文限制，导致回答到一半就断掉。我试过在MCP server端做截断，但感觉这样丢失信息太严重了，而且每次都要手动调那个max_tokens参数，很麻烦。也想过用MapReduce的思路，把检索结果分块多次调用工具再汇总，但MCP这边好像没有现成的批量调用机制。
企业级自动化开发日志
MCP接入向量数据库做记忆，用Chroma还是Milvus？好纠结
最近在折腾MCP（Model Context Protocol），想给AI助手接个长期记忆。看了下官方文档，发现MCP可以对接向量数据库，用embedding存对话历史，然后通过retrieve工具召回相关上下文。
小吴Cloud
用Cursor写React组件，为什么Prompt越详细代码反而越烂？
最近在用Cursor做一个小项目，发现一个很困惑的现象。我按照网上教程，把需求、样式、交互细节都写得很详细，甚至把接口返回的JSON结构都贴进Prompt了，结果生成的组件经常出现多余的useMemo、莫名其妙的props穿透，有时候还自己加状态管理。反而我简单说一句“写个表格，带筛选”，它给出的代码更干净。是我的Prompt写法有问题吗？还是说Cursor对长上下文的处理有bug？有没有人遇到类
持续迭代创业修炼册
RAG检索出的段落太多太杂，Prompt该怎么写才能让LLM只挑有用的？
最近在搭一个基于知识库的问答系统，用的bge-m3做embedding，chunk大概300字。现在遇到个问题：Top-K设到5的时候，召回的片段经常只有一两段是相关的，其他都是沾点边但没用的。我试过在Prompt里写“请仅根据提供的上下文回答”，但模型还是会东拉西扯，甚至把不相关段落里的信息也编进去。也试过让模型先判断相关性再回答，但效果不稳定。想问问大家，这种情况下Prompt结构一般怎么设计
长期关注效率研究簿
PyTorch转ONNX再转TensorRT，精度掉了两个点正常吗？
最近在部署一个分割模型（DeepLabV3+，backbone是ResNet50），用PyTorch训练完mIoU有78.4，转成ONNX后验证是78.2，基本没差。但再用TensorRT（FP16）推理，mIoU直接掉到76.1，差了2个多点。我试了Calibration（用500张验证集图），也开了strict_type，还是这样。网上看有人说FP16掉1个点以内算正常，我这2个多点是不是哪里
边学边做数据分析成长记
部署本地大模型做Agent，显存总是不够用，大佬们有什么优化思路吗？
最近在折腾一个RAG+工具调用的Agent项目，用的Qwen2.5-7B-Instruct，量化到4bit后单卡3090勉强能跑。但问题是加上embedding模型和向量库，显存直接爆了，只能不停清缓存。我看很多人说用vLLM部署能省显存，但我试了下，配合LangChain的Agent时总报兼容性问题，要么是tool calling格式不对，要么是流式输出卡住。想请教下各位，本地部署大模型做Age
一路升级云原生成长记
PyTorch和TensorFlow来回横跳快崩溃了，Agent项目到底该选哪个？
最近在搭一个多智能体协作的Demo，需要频繁切换动态图调试和部署。我先是用了PyTorch写原型，但后面要上生产环境，同事说TensorFlow Serving更稳，结果迁移时光是改`tf.function`和兼容性就卡了三天。现在又看到很多Agent框架（比如AutoGen、LangChain）底层默认支持PyTorch，心态有点崩。
慢热Java玩家日常
Agent+RAG做复杂问答时，上下文总被截断，有什么好的策略吗？
最近在做一个知识库问答的Agent，用的LangGraph+RAG。简单单轮问答效果还行，但一旦用户连续追问，或者问题本身涉及多个文档片段，我就发现一个问题：检索回来的chunk太多，塞进prompt里经常超token限制，只能硬截断，结果模型回答就缺胳膊少腿的。我自己试过调top_k和相似度阈值，但要么漏信息，要么还是太长。想问问大家，在实际项目里是怎么处理这种“检索结果太多但上下文窗口有限”的
一只蜗牛认真测试
MCP服务器接入向量数据库报错，不知道是配置问题还是协议理解错了？
最近在折腾MCP（Model Context Protocol），想把公司的知识库通过MCP Server暴露给Claude用。我用的FastAPI写了个简单的server，里面调用Qdrant的Python客户端做向量检索。本地测试没问题，但一通过MCP的stdio方式连上客户端，就报“Tool execution failed: Transport closed”。查了半天日志，发现是serv
阿哲_Geek
微调Llama3.1 8B做代码生成，loss降了但生成质量反而变差，咋回事？
最近在折腾用LoRA微调Llama3.1 8B做特定框架的代码补全。训练集是自己爬的几千条仓库代码，清洗后大概2万条样本，学习率用的2e-4，rank=16，跑了3个epoch。训练时loss从1.8降到了0.9，看着挺正常的。但eval的时候发现，模型生成的代码经常出现重复片段，甚至偶尔会输出完全无关的注释或者不闭合的括号。反而基座模型虽然不按我的格式来，但语法上是稳的。我怀疑是不是数据里噪声太
小北_DataLab
RAG里向量数据库选型，用Milvus还是pgvector？有点纠结
最近在搭一个知识库问答系统，文档量不大，大概几万条chunk，用OpenAI embedding转成1536维向量。目前本地测试先用pgvector跑通了，查起来也还行。但看社区都在推Milvus或者Qdrant，说pgvector到后期数据量大了性能不行。我这边后续可能会加到几十万条，而且要做metadata过滤（按用户ID、时间范围过滤）。想问问大家实际生产环境里用过哪个？pgvector在什
深度学习落地指南
把RAG接进MCP server后，召回效果反而变差了是怎么回事？
最近在折腾把公司内部的RAG服务封装成MCP tool给Claude用，结果发现一个诡异的问题。单独调用RAG接口时，top5召回的结果还挺准的。但一旦通过MCP server转发，同样的query返回的chunk就变得很飘，经常混进一些不相关的内容。我对比了下日志，发现MCP这边好像把query做了二次处理？传过去的参数编码有问题？还是说MCP的tool description写得太长，影响了模
增长增长记
用LangGraph搭Agent，多工具调用时上下文总丢，是我设计有问题吗？
最近在用LangGraph做一个能查库存、算运费、还能聊天的客服Agent。单工具调用没问题，但只要让Agent连续调用两个工具（比如先查库存再算运费），第二轮的上下文就经常把第一轮的结果给“忘”了，偶尔还会把工具返回的JSON当用户话术去回复。我现在的做法是把所有状态都塞进一个dict里传给节点，但感觉越写越乱。有没有大佬指点下，这种多步工具调用的记忆管理，是应该靠Graph的State设计来解
阿运维人日常
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RAG里给LLM的prompt到底该写多细？我快调吐了
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RAG里Agent多轮查询后上下文爆炸，大家都是怎么处理的？
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RAG检索老召回不相关片段，是chunk切法问题还是embedding模型选错了？
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MCP 工具调用总是超时，是我哪里配置错了吗？
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部署Llama 3 8B微调模型，显存够但推理极慢，是量化问题还是我姿势不对？
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RAG检索老是把关键信息截断，是不是chunk切法有问题？
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MCP服务器连本地大模型一直超时，是配置问题还是我的姿势不对？
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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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用LangGraph写Agent总在工具调用循环里出不来，怎么设计终止条件？
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微调Llama3把自己的数据格式搞错了，loss不降反升正常吗？
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PyTorch转ONNX后推理速度反而变慢了，是我的导出姿势不对吗？
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RAG召回效果差，是切分太粗还是Embedding模型选错了？
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大家用Qwen2.5写代码时，补全结果总是“半截”怎么破？
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MCP服务器接入深度学习框架时，模型推理的上下文该怎么管理？
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RAG召回精度上不去，是切分粒度问题还是embedding模型选型不对？
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RAG里向量数据库到底怎么选？Milvus还是Chroma，头秃了
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