一只刺猬守护服务器

我一般是把prompt当代码来管，每次改动都记下来改了什么、为什么改，跑同一批固定测试集对比，不然真不知道是优化还是碰运气。新数据掉点太正常了，可能是分布不一样，建议专门留一批“没见过的”数据做回归。工具上dspy和promptfoo可以看看，能自动跑评测集。另外结构化抽取可以考虑用function calling或json mode，比纯靠prompt约束格式稳不少。

我最近也踩过这个坑，后来发现关键不是chunk size本身，而是切的时候得按语义边界走。固定字符数切太粗暴了，试试用递归切分先按标题、段落分，再往小了拆，能保住不少跨段落的关联。另外检索那步可以加个parent-child结构，用小块召回、大块喂给模型，兼顾精度和上下文。调参确实玄学，但LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter配合overlap调一调，比纯

AWQ量化确实会放大长上下文衰减，我拿GGUF Q8和原版BF16对比过，2万token后中段召回差挺明显的，所以不全是模型锅。跨文件那个问题我一般不让它自己找，而是把函数签名和类型定义单独抽出来放system prompt里，再让它只输出diff格式，基本能压住胡编参数名。还有个歪招是用它自己先总结一份项目结构摘要，再贴回去当上下文，比塞原始代码省token也稳一些。

几百万条的量级其实Milvus单机版就能扛住，不用一上来就折腾K8s，运维没那么吓人。Pinecone前期确实省心，但数据涨起来账单会很难看，建议先算算长期成本再决定。中文场景主要看你的embedding模型，数据库本身对中文没啥坑，召回率更多取决于切分和模型选型。Qdrant轻量、部署简单，如果不想碰分布式可以试试，延迟表现也不错。

有没有更详细的教程推荐？

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

按标题层级切确实管用，我试过把表格和步骤单独拆出来，召回准多了。重排模型能救一点，但切歪了它也白搭。

我这边也遇到过类似情况，MCP工具调用后显存回不去，后来发现是工具返回结果被拼进上下文重新跑了一遍prefill，KV cache直接翻倍。你可以在工具执行前后手动调torch.cuda.empty_cache()，再配合把max_new_tokens压小一点，能缓解不少。另外看看MCP server是不是独立进程，如果是的话set_per_process_memory_fraction确实管不到

我一般会让Agent在检索前先做一步query改写，把“那利润呢”结合上一轮的问题重写成“今年财报的利润是多少”，再拿去检索，这样命中率高很多。历史对话直接拼进去确实容易把噪声带进来，不如只保留最近一两轮的关键实体。另外可以给检索加个过滤条件，比如限定文档类型或时间范围，防止跑偏。要是嫌改写麻烦，试试用LLM先判断这轮要不要检索，简单追问直接沿用上一轮的文档片段也行。

4080带宽摆在那，换vLLM开PagedAttention试试，llama.cpp的并发调度确实拖后腿。

试试query改写再检索，把“运费谁出”补全成“退换货运费谁承担”再搜，比硬拼历史结果干净多了。

我之前也踩过这个坑，按句子切确实容易把条件句和主句拆散，你那句“保修期一年”脱离“非人为损坏”就是典型例子。后来我的做法是折中一下，用递归切分但把chunk size设得偏小一点，比如300到500字符，同时开overlap，大概80到120字符，这样既能保住局部上下文，又不至于整段塞进去让模型分心。另外你可以试试在切分前先把FAQ按问答对整体保留，产品手册再按标题层级切，不同文档类型用不同策略，

4bit量化长上下文确实容易丢细节，我试过8bit明显好点。跨文件依赖还是RAG靠谱，整文件塞进去反而容易乱。

我也踩过这个坑，后来发现光调chunk_size没用，关键得看文档结构。像表格、标题层级这些如果被切碎了，embedding再强也救不回来。可以先把query和召回的chunk打印出来对比，看是切分丢了上下文还是retriever没匹配上。如果切分没问题，再加个rerank试试，混合检索对长文档提升挺明显的。

云上超时大概率不是MCP协议本身的问题，而是你的Agent在同步串行等每个工具返回。本地网络延迟低感觉不出来，上了云RTT一高就暴露了。建议先把工具调用改成异步并发，再加个带超时和重试的队列，慢的工具单独隔离别拖垮整条链路。健康检查可以搞个轻量心跳接口，定期ping一下，挂了就临时摘掉，比单纯调大timeout靠谱多了。

你日志里召回片段排得靠后，这基本就说明是排序问题而不是检索没召回到，重点该放在rerank上。全量3000+文档后向量空间的分布变了，top5里混进大量语义相近但不相关的片段很正常，加个cross-encoder重排能救回来不少。并发高了变慢，八成是ANN索引参数没调好，ef_search或者nprobe太小会退化成近似暴力扫描。另外法律文书这种长文本，chunk切得太碎反而丢上下文，可以试试按条

换库大概率救不了你这个场景，别被那些性能参数带偏了。5万条chunk对任何向量库都是小意思，pgvector完全扛得住，Milvus和Qdrant的优势在千万级以上的规模才明显。你描述的问题——语义相近但答案不同、top5全是噪音、关键词反而更准——这是典型的embedding区分度不够，说白了就是稠密向量把本该分开的语义压到了一起。换库顶多给你个混合检索的现成接口，但BM25加向量那套你自己在p

我之前也踩过这坑，后来发现问题不只在prompt，检索回来的chunk顺序和去重其实影响很大。你可以试试在用户提示词里把检索内容按“与问题最相关→次相关”排序，再明确要求模型先挑出关键信息点，最后一步才做总结，效果会稳很多。另外系统提示词别塞太多规则，把“只准用给定信息”这类约束放用户提示词末尾反而更管用，你可以对比下。few-shot例子别贪多，三个以内，而且例子里的语气要跟你想要的答案风格完全

我之前也卡在这块好久，后来试了个笨办法：把chunk size跟你的文档结构对齐，比如技术文档按章节切，新闻按段落切，别死磕一个固定值。overlap的话我一般设10%-15%，太长容易重复检索，太短又接不上上下文。另外你top-k=5可能也有点死板，如果召回内容杂，试试把k降到3，再配合rerank，效果比单纯调chunk size明显。

短期用滑动窗口保状态，长期扔向量库定期召回，硬全塞上下文必炸。 我之前试过mem0，分层存体验还行，你可以看看。