Agent多步任务里Prompt经常跑偏，怎么让子任务提示词更稳定？
最近在做一个简单的AI Agent，用LangChain串了三个工具调用（查天气→推荐穿搭→生成文案）。发现一个头疼的问题：单步Prompt效果还行，但一旦放进Agent流程里，模型经常忽略我给的格式约束，比如让它输出JSON，它非要带markdown，或者直接开始自由发挥。我试过把Prompt写得更详细，但好像越改越乱，有时候改完反而更不稳定。
小白_DesignLab
把RAG接到MCP上是不是脱裤子放屁？还是我理解有误？
最近在折腾Agent，看到大家都在聊MCP，我也试着把公司内部的RAG问答服务封装成了一个MCP工具给Claude用。但做着做着就有点困惑了：RAG本身不就是检索+生成吗？现在Claude这类模型本身就有很强的上下文理解能力，我把检索结果作为工具返回给它，和直接把相关文档塞到system prompt里，区别到底有多大？我目前感觉只是把之前写死的检索逻辑变成了一个可以动态调用的工具，但底层还是逃不
生产级多模态方法论
RAG项目上线后效果崩了，chunk大小调来调去还是答非所问，求指点
最近在做一个企业知识库问答的RAG系统，用的langchain+faiss，embedding是bge-large-zh。本地测试的时候召回和生成都还行，但一上线（并发一高）就各种答非所问，甚至问A答B。我检查了检索结果，发现召回的top3里经常混着完全不相关的片段，但单独调小chunk（从500调到200）之后召回是准了，可回答又变得碎片化，经常漏掉关键信息。 现在很困惑，到底是embedd
认真成长增长成长记
部署开源大模型后Prompt写不好，有推荐的调优思路吗？
最近在本地用vLLM部署了Qwen2.5-7B，准备做个简单的客服问答机器人。但发现同样一句query，网上那些“高级提示词模板”用在GPT-4o上效果很好，搬到本地模型上就完全不对，经常答非所问或者重复啰嗦。试过加system prompt、few-shot示例，甚至调整temperature和top_p，但效果都不稳定。是不是这种小参数模型对prompt格式特别敏感？还是说我的部署配置有问题？
生产级多模态方法论
大模型本地部署后做Agent，感觉prompt调优比模型选择还难？
最近在折腾本地部署大模型做Agent，主要是想跑一些文档处理的自动化流程。用的Ollama + LangChain，模型试了Qwen2.5和Llama3.1，7B和14B都跑了。发现一个挺困惑的现象：模型本身能力差异好像没想象中大，但写prompt和tool calling的格式，经常一个标点符号不对就废了。尤其是我让Agent自己去查数据库再决定下一步动作，模型总是把工具返回的JSON当普通文本
索引先跑起来的程序员
RAG检索老召回一堆无关chunk，重排序也救不回来，是我切分方式有问题吗？
最近在做一个人事政策问答的RAG，用的bge-m3做embedding，chunk大概300字带50字重叠，topk取20，再上bge-reranker。效果一直不稳定，问“年假怎么算”能召回，但问“入职第一年有没有年假”就经常召回一堆关于考勤、调休甚至福利的内容，重排序之后前排还是混着不相关的东西。我试过调低topk、换向量模型，甚至用LLM做意图改写，但感觉是源头切分就有问题。想问问大家做垂直
海边赶路集
Prompt工程在RAG场景里到底怎么调？系统提示词总被检索内容带偏
最近在做公司内部知识库的RAG问答，用的GPT-4。发现个很头疼的问题：我明明在system prompt里写了“只基于给定上下文回答，不要联想”，但一旦检索回来的片段里包含一些模糊表述，模型还是会顺着跑偏，甚至自己脑补出答案。
发布别催观察员
MCP服务器里写Prompt模板，是套娃还是真有用？
最近在折腾MCP，看很多教程都说把system prompt封装成工具或resource丢给Claude用。我试着把一个项目代码规范+上下文打包成resource，让Claude在写代码时读取。但实际用下来，感觉上下文该丢失还是丢失，有时候它压根不主动调那个resource，还得我手动提示。
持续研究需求分析灵感仓库
RAG系统里PDF表格解析后检索效果太差，有什么好的预处理方案吗？
最近在做一个行业知识库的问答Agent，文档里有大量带表格的PDF。我用PyPDF2直接抽文本，表格内容全挤成一团，检索时经常把表头和数值拆得七零八落，重新排序后答非所问。试过把表格转成markdown再切块，效果比纯文本好一点，但碰到跨页表格还是容易错位。也考虑过用RAGFlow或者unstructured，但没敢直接上，担心部署成本和学习曲线。想问问大家在生产环境里一般怎么处理表格类PDF的？
飞鸟认真测试日记
用LangGraph搭多Agent协作，状态同步老出问题怎么办？
最近在做一个文档审阅的AI Agent项目，用LangGraph把“提取要点”、“查重”、“生成摘要”三个Agent串成工作流。单跑每个Agent都正常，但一旦并行跑起来，共享状态里的上下文就经常互相覆盖，比如查重Agent读到的还是旧版摘要。我试过用langgraph的StateGraph和SendAPI，也加了checkpointer，但问题没根治。有没有大佬遇到过类似情况？是不是我设计状态结
阿运维人日常
部署本地大模型后Prompt总是不稳定，是我姿势不对吗？
最近在折腾本地部署Qwen2.5-7B，用Ollama跑起来挺顺利，但到了Prompt环节就头大。同样的指令，稍微改一下措辞，输出风格就完全不一样。比如让模型写一段周报，加“请用专业口吻”和“请用书面语”出来的东西差别巨大。更烦的是，我参考了网上一些“最佳实践”模板，套用后反而效果更差。想知道大家平时是怎么调这个的？有没有什么通用的规则，比如系统提示词和用户提示词该怎么分工？还是说我该直接换用带F
企业级自动化炼金室
RAG部署后回答质量忽高忽低，有没有排查思路？
最近在用LangChain + 智谱做一个本地知识库问答，部署到服务器上之后发现一个问题：同一个问题有时候回答得挺准，有时候就答非所问，甚至引用文档都不对。我检查了向量检索的top_k和相似度阈值，也试过换embedding模型，但感觉问题还是出在检索和生成的衔接上。想问下大家有没有遇到过类似情况？一般是从哪里开始排查，比如chunk切分、上下文拼接顺序，还是说需要调生成参数？如果能分享点实际踩坑
长期关注战略增长记
RAG接入MCP后检索结果反而变差了，是路由策略的问题吗？
最近在做一个内部知识库的RAG系统，刚把检索模块封装成MCP服务，想着让Agent能动态调用不同的检索工具（向量库、SQL查询、Web搜索）。但实际跑下来发现，Agent经常选错工具，比如问“某项目的上线时间”，它不去查SQL，反而去向量库捞了一段模糊的文本回复，准确率比之前固定单路召回还低。想请教下大家，MCP这边的工具描述和参数schema应该怎么设计，才能让模型更准确地路由？还是说这种多工具
生产级机器学习拆解局
向量数据库和普通索引都能做相似度搜索，有必要上专门的库吗？
最近在搭一个RAG项目，文档量大概几十万条，目前用pgvector+余弦相似度跑下来效果还行。但看到很多文章都在推Milvus、Qdrant这类专用向量数据库，说pgvector在数据量大了之后召回率和延迟都不行。我有点纠结，一是项目还在早期，不想引入太重的基础设施；二是也担心后面数据涨到千万级，pgvector真的会崩吗？有没有老哥在百万量级上做过对比？另外这些专用库是不是必须配合GPU才能发挥
阿哲_Geek
RAG召回效果差，是切分粒度问题还是embedding模型选错了？
最近在搭一个企业知识库问答，用的LangChain+Chroma，文档是各种格式的PDF和Word，内容偏技术手册和合同条款。现在的情况是：简单问题还能答上来，但一旦问得稍微具体一点（比如“某个条款里关于违约责任的具体金额是多少”），召回的chunk就经常牛头不对马嘴。我试过调chunk_size，从500调到200，也试过加overlap，效果都不稳定。想请教下各位，这种情况一般优先排查哪块？是
企业级机器学习实践者
Copilot和Cursor写出来的代码，大家真的会直接merge吗？
最近组里推AI编程，我也跟着用了一阵子Cursor，确实能省不少样板代码的时间。但有个问题一直很纠结：它生成的那些函数，尤其是涉及到并发或者状态管理的时候，我总是不太敢直接信。有一次让它写个WebSocket重连逻辑，看起来挺像那么回事，结果一压测就暴露出资源泄漏。想问下各位，你们用这些工具产出的代码，是会仔细review完再合，还是说小改动基本就信任它了？有没有什么技巧能快速判断它写的代码靠不靠
小白_GrowthLab
RAG检索总召回不相关chunk，重排序后效果还是差，该怎么调？
最近在做一个医疗问答的RAG系统，用的bge-m3做embedding，chunk大小设的512，重叠64。向量检索top20召回的段落里，跟问题真正相关的往往只有3-4个，其他都是沾边但没用的内容，比如问“高血压饮食禁忌”结果召回一堆“高血压病因”的段落。我试着加了bge-reranker重排序，但效果提升有限，还是会有无关段落混进top5喂给LLM。已经试过调chunk大小和重叠度，也换过混合
企业级自动化炼金室
部署开源大模型时显存总是不够，量化后效果又变差怎么办？
最近在折腾本地部署，机器是4090 24G，想跑个7B或13B的模型做代码补全。先试了FP16的Llama-3-8B，加载完权重加KV cache直接OOM，后来用4bit量化（GPTQ）倒是能跑，但生成代码的质量明显下降，尤其是多步推理和长上下文场景，经常出现逻辑断裂。也试过GGUF的Q4_K_M，感觉和GPTQ差异不大。网上看很多人说用vLLM或SGLang能优化显存，但我试了vLLM，同样的
萤火虫会调Bug
我要提问
大家都在搜
1
RAG里给LLM的prompt到底该写多细？我快调吐了
12
2
RAG召回效果差，是不是我分块方式有问题？求大佬指点
10
3
向量数据库选型纠结死了，Milvus和Chroma到底怎么选？
10
4
部署7B模型微调API，显存够用但推理速度只有2 token/s正常吗？
9
5
RAG里Agent多轮查询后上下文爆炸，大家都是怎么处理的？
9
6
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？
9
7
MCP 工具调用总是超时，是我哪里配置错了吗？
9
8
微调Llama3把自己的数据格式搞错了，loss不降反升正常吗？
8
9
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？
8
10
PyTorch转ONNX后推理速度反而变慢了，是我的导出姿势不对吗？
8
11
RAG检索老是把关键信息截断，是不是chunk切法有问题？
8
12
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？
8
13
Claude 3.5 Sonnet写前端时，为什么总爱自作主张重构我的代码？
8
14
用LoRA微调自己的模型，为什么生成质量反而变差了？
8
15
向量数据库到底怎么选？Milvus和Chroma把我整不会了
8
16
用LangGraph写Agent总在工具调用循环里出不来，怎么设计终止条件？
8
17
RAG召回效果差，是切分太粗还是Embedding模型选错了？
7
18
大家用Qwen2.5写代码时，补全结果总是“半截”怎么破？
7
19
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？
7
20
RAG召回精度上不去，是切分粒度问题还是embedding模型选型不对？
7