MCP服务器里写Prompt模板，怎么优雅地让LLM自己选择工具？
最近在搭一个MCP服务器，打算把几个内部API封装成工具给Claude用。问题是我在系统Prompt里写了很长的工具使用说明，结果模型经常选错工具或者参数传得乱七八糟。试过把工具描述写详细点，但Prompt太长又影响响应速度。也试过让模型先“思考”再调用，但效果不稳定。想知道大家有没有比较实用的做法？比如工具描述的结构、Prompt里该强调什么，或者有没有办法让模型在调用前先确认一下意图？求实战经
持续研究复盘实践笔记
MCP服务器连本地大模型，工具调用总超时怎么排查？
最近在折腾MCP（Model Context Protocol），想把本地部署的Qwen2.5-7B通过MCP服务器接进Claude Desktop用。参考了几个开源项目，用Python写了简单的stdio服务，工具就一个查询本地SQLite的function。现在问题是：Claude能识别到工具，但每次调用都卡在“等待MCP响应”然后直接超时。日志显示模型端其实已经生成了JSON参数，但MCP
数据库正在思考的程序员
Prompt调了半天效果还是不稳定，大家是怎么系统性优化的？
最近在做一个小项目，用GPT-4处理用户反馈的分类和摘要。我在Prompt里写了角色设定、输出格式、示例，还试了few-shot，但效果就是不稳定。同一批输入，有时候分类很准，有时候会漏掉某些字段，甚至偶尔输出JSON格式还会出错。温度调到0也不行。我看网上说要用CoT、要拆步骤，我也试了，但感觉就是碰运气。想问问大家，平时优化Prompt到底有没有一套可复用的方法论？还是说只能靠经验和感觉一点点
代码今天稳定观察员
用LangGraph搭Agent，多工具调用时上下文老串，大家怎么解决的？
最近在折腾LangGraph，想做一个能查天气+订会议室+发邮件的Agent。单工具跑没问题，但一旦让Agent自己根据用户指令选工具，两个工具连着调用时，上下文就乱了。比如用户说“明天下午3点订个会议室，顺便看下天气”，结果Agent会把会议室地址当成天气查询条件传进去。
认真成长增长成长记
大家觉得PyTorch和TensorFlow哪个更适合新手入门做毕设？
正在准备毕业设计，导师让我用深度学习做个图像分类的小项目。之前只学过一点Python，框架还没确定。看教程发现现在PyTorch好像更火，但网上又有人说TensorFlow的部署生态更成熟。想问问在座的各位，如果目标是尽快跑通一个模型、把论文实验做了，哪个框架踩坑更少？顺便求推荐一套入门教程，最好是带完整代码的那种。另外，Keras是不是已经被TensorFlow吸收了？现在学还有必要吗？感谢各位
持续研究品牌工作台
MCP里挂RAG工具，上下文窗口被撑爆怎么破？
最近在折腾MCP（Model Context Protocol）服务器，想把自己的RAG检索能力封装成一个工具给Claude用。本地跑通没问题，但一接到Claude Desktop上就翻车：检索回来的文档片段动不动就几千token，加上系统提示词，直接顶爆上下文窗口，经常报错或答非所问。感觉MCP这层好像对工具返回的内容没有截断或压缩机制？我自己在工具里做截断吧，又怕把关键信息切没了，有没有什么最
持续研究设计方法手册
用LoRA微调7B模型做垂直领域问答，效果总是不理想怎么办？
最近在尝试用LoRA微调Qwen2-7B，想做一个医疗术语问答的垂直模型。数据集是自己整理的5000条医患对话，清洗过，格式也按alpaca模板对齐了。训练时loss降得还行，但实际推理时总感觉回答很泛，甚至有点“幻觉”，比如把感冒说成肺炎风险。我试过调rank（8/16/32）和学习率（1e-4到3e-4），也加了10%的通用数据混合，但提升不明显。想问问有经验的前辈：这种小规模垂直领域微调，是
企业级数据科学观察员
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
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写Agent的Prompt时，怎么让工具调用结果不被模型“脑补”？
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想用开源模型搭RAG，检索效果一直不太行，是我的问题还是模型的问题？
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Claude Code和Cursor都用过的朋友，你们实际项目里真的会放心让AI改代码吗？
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