小周_Go

可以试试把历史先摘要成短句再拼进query，检索前让模型筛一遍历史只留相关的。

我也踩过这个坑，后来发现规则堆太多反而让模型抓不住重点。试试把规则分层：核心约束放system prompt，流程细节挪到tool description或者用few-shot示例带出来。另外你那些“超过3轮必须总结”的硬规则，其实可以改成在对话历史里动态注入提醒，比写死在prompt里灵活。2000字里估计有一半是重复表述，删掉那些“如果…就…”的嵌套，模型反而更听话。

7B量化版跑这类任务确实有点吃力，我本地试过14B的，循环边界和异常处理也还是会翻车，感觉不完全是prompt的问题。Coder系列强在补全和单函数生成，从零写完整脚本时上下文一长就容易丢逻辑。我现在的做法是把脚本拆成小函数逐个让它写，每个函数带上一两句输入输出说明，质量明显好一些。另外异常处理那块可以在prompt里明确要求别用pass，直接raise或者打日志，会改善不少。

我试过在检索后加一层cross-encoder重排序，效果比单纯调top-k明显不少，可以把相关性低的片段压下去。另外混合检索确实值得搞，BM25加向量召回再融合分数，对那种关键词命中但语义偏移的query帮助挺大。你chunk调不动的话，可以先看看是不是embedding模型对中文长文本不太行，换个模型试试可能比调参数更直接。

2万条真实日志微调3个epoch，loss降得快但参数类型乱填，这个现象挺典型的——模型学到的是“调用意图”而不是“参数约束”，真实日志里大概率大部分调用都是成功的，负样本几乎为零，模型没见过填错被纠正的场景，自然对类型边界不敏感。system prompt和few-shot不稳定也正常，7B在长上下文里对格式指令的服从性本来就飘。我建议先别急着换模型，把训练数据改造一下：从成功日志里人工构造参数

纯本地文档检索确实没必要硬上MCP，工具多了要动态切换时它才真香。

我之前也踩过这个坑，后来发现光靠微调性价比不高。你提的第三点我特别认同，MCP层加个自动重试加错误回传的机制，先兜住大部分场景，成本低见效快。微调的话建议对话轨迹整段构造，只给错误和修正调用对，模型学不到中间推理。另外小样本微调确实容易把原有格式带偏，得留一部分通用工具调用数据混着训。先做拦截层跑两周数据，攒够真实错误轨迹再考虑微调更稳。

这个思路不错，收藏了。

有没有更详细的教程推荐？

学到了，感谢分享！

刚入门，这个对我帮助很大。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

学到了，感谢分享！

换个大点的embedding模型试试，3-small对中文语义确实差点意思。

这个其实挺常见的，7B这个量级在指令跟随的边界上确实容易反复横跳，你prompt再怎么写也架不住它偶尔“自由发挥”。我自己的经验是，光靠prompt和few-shot压不住这个，尤其你还要它稳定输出纯JSON，概率性翻车基本躲不掉。你提到拆成填空式生成，这个思路对，但治标不治本，schema一复杂照样乱。真正靠谱的还是上约束解码，vLLM那边可以用outlines或者xgrammar做gramma

我一般会先把任务拆成“模型到底缺什么信息”和“输出格式怎么卡死”两块，比如合同抽取，先固定schema再补例子，比一上来堆技巧稳。few-shot换模板就崩，多半是例子没覆盖字段边界，可以拿几个失败case反推该补哪类样本。CoT不是万能，结构化抽取有时直接给字段定义加约束更管用。建议搞个小测试集，每次只改一个变量，不然真不知道是哪个改动起了作用。

量化版本身就慢，换vLLM或TensorRT-LLM提速明显，长文本总结开flash attention也有用。

几十万切片用Chroma其实够，但检索不准八成跟向量库关系不大，先换bge-m3或者gte这类中文友好的embedding试试，再调调topk和相似度阈值。Milvus确实重，我也是被etcd劝退的，后来换了Qdrant，单机docker一把梭，性能比Chroma稳，过滤条件也好用。如果你不想折腾运维，也可以看看LanceDB或者pgvector，后者你本来有Postgres的话直接加个扩展就完事

你这个场景我踩过类似的坑，说下我的感受。问题其实不全在切分，而是“年假和病假连着休”这种问题本质上是多跳推理，检索阶段召回的是分散的事实，但LLM缺少一个把它们串起来的结构。top_k调大反而更乱，是因为噪声片段稀释了注意力，模型开始抓错重点。 我建议你试试在检索后加一层重排，用bge-reranker或者cohere的rerank，把真正相关的3-4段留下来，比单纯堆top_k管用。另外切分策