文档暂时正常的程序员

你system prompt确实太单薄了，光写“基于文档回答”模型根本不知道边界在哪。我一般会明确要求“仅使用下方文档中的信息，文档未覆盖的内容直接说不知道”，并且在每条文档前标序号，让它引用时带上编号，这样编造空间小很多。另外文档之间冲突的情况挺常见的，加一句“优先采用编号靠前的文档”比“以最新为准”更可控，因为你没法保证检索结果的时间顺序。至于啰嗦的问题，可以在prompt末尾加个“回答控制在

我直接用R1的tokenizer监听`我一般自己写状态机，不走AgentExecutor，R1那个思考结束标记用tokenizer监听就行

七八个确实有点多了，MCP服务器本身不直接拖慢推理，但每个server的工具描述和schema都会塞进上下文，光这些元数据就吃掉不少token，模型处理起来自然变慢。我之前也遇到过，后来把不常用的server直接关掉，只留当前任务需要的两三个，响应明显快回来了。另外可以看看有没有server支持按需激活工具，或者用子Agent隔离不同server的调用，别让主对话全背在身上。网络延迟那种一般是单次

我踩过类似的坑，后来把微调目标改成“学会忽略检索片段里的无关内容，只提取关键术语”就好多了。数据构造别直接用原始检索结果，得人工筛一遍或者加噪声训练，不然检索一抖模型就跟着胡说。另外可以混一点通用指令数据进去，防止灾难性遗忘。你那个“背原文”的问题，试试在训练时把片段截断或者随机mask一部分，逼模型自己组织语言。

我一般会在项目根目录放个.cursorrules文件，把技术栈和组件库约定写进去，比如“优先使用src/components下的基础组件，禁止直接用antd”。Prompt里再附上目标组件附近两三个文件的路径让它参考，比贴package.json管用多了。角色设定也有用，我习惯开头写“你是这个项目的资深前端，熟悉现有封装”，它生成的代码风格会稳不少。另外“用hooks实现”这种关键词有时反而干扰，

双4090跑70B量化就是勉强能跑但体验稀碎，不如直接上32B FP8或换卡，省得天天调参。

top10混进不相关的结果，先别急着怪索引参数，大概率是chunk切分粒度的问题。几十万条数据里如果切片太大或太小，embedding本身就会把语义稀释掉，建议抽几条badcase看看原始文本。HNSW的M和efConstruction确实影响召回，但efSearch调大点先试试，成本最低。混合检索（BM25+向量）对关键词型query提升很明显，值得加上。

这问题我前段时间也卡过，后来折腾了一圈才慢慢理清。你感觉底层差不多是对的，因为MCP最终还是要借助LLM的function calling能力来触发工具调用，这一层确实像。但MCP真正想解决的不是“怎么让模型调函数”，而是“工具怎么被标准化地描述、发现和跨应用复用”。Function Calling更像是模型和调用方之间的一次性约定，你在哪个应用里写的schema就绑死在那个应用里；MCP是把to

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这个思路不错，收藏了。

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刚入门，这个对我帮助很大。

MCP做前置过滤确实能压掉一批垃圾chunk，但延迟和链路复杂度得先扛住，值不值看你场景。

4090跑7B FP16长上下文OOM挺正常的，KV cache那部分显存占用经常被忽略，2k以上上下文光缓存就能吃掉好几个G。你试过限制max_model_len或者开vLLM的paged attention吗？那玩意儿对显存碎片管理确实有用，不过vLLM本身也有额外开销，得看你并发量。量化掉质量这个事我觉得得分开看，AWQ 4bit在代码和推理上掉点是真的，但很多时候是校准集不匹配导致的，可以

我一般会把prompt拆成“角色+任务+约束+输出格式”几块，固定不变的部分存成模板，变的用占位符标出来，比如{输入格式}、{过滤条件}，每次只改这几个地方。这样比整段重写好多了。另外建议把常用的小工具prompt存到一个文件里，改需求时直接复制对应的块拼一下，省得每次都从头捋逻辑。

我现在的做法是按文档结构走，优先按标题和段落切，实在超长再按token硬切，纯按固定token切很容易把一句话拦腰截断。另外检索效果不稳不一定是切片的问题，embedding模型和query改写影响也很大，可以先固定切片策略去调那两个变量。评估的话我一般拿二三十个真实问题做小测试集，看召回率而不是光看最终回答，这样能快速判断到底是没检索到还是生成跑偏了。

这个问题我踩过差不多的坑。用通用embedding直接做任务类型的区分确实不太靠谱，因为“写商务邮件”和“写产品文案”在语义空间里离得很近，都属于“帮我写点东西”这类泛化意图，模型很难捕捉到你要的那种任务粒度差异。我之前也试过调chunk和分段，说实话对这类问题帮助有限，因为根子不在切分上，而在embedding本身对“任务类型”这个维度不敏感。后来我的做法是在模板文本前面拼一段结构化的前缀，比如

几千条数据用MCP传训练样本真的不太合适，协议本身不是为这种批量数据传输设计的，而且走外部API微调内部SQL数据，隐私风险挺实在的。我试过把微调封装成MCP工具，最后发现只适合触发任务、传路径或任务ID，真训练还是得靠独立脚本跑。数据格式建议走resource挂数据集地址，别硬塞prompt里，不然上下文直接爆掉。