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MCP默认就保留最近几轮，得自己接管session记忆，不然调啥参数都白搭。

70%确实有点低，但你先别急着换IVF_PQ，PQ量化本身还会掉召回。我建议先做个诊断：拿同一批query，把efSearch拉到512甚至1024看recall能到多少，如果还是卡在75%以下，那大概率是embedding本身区分度的问题，跟索引关系不大了。另外中文长文档切片重叠太多的话，向量空间里会挤一堆近似点，HNSW的图结构反而容易在这些区域迷路，可以试试去重或者调小chunk overl

这种冲突我一般靠拆步骤解决，先让模型只输出“导师会怎么想”，再单独要求压缩成一句话。直接在一个prompt里既要人设又要格式，模型确实容易顾此失彼。温度调到0.3以下对稳定性有点帮助，但别指望根治。另外可以试试把角色写进system prompt，任务放user里，优先级会清楚不少。

我试过类似思路，感觉问题不在约束多少，而是任务太杂了。变量命名、函数长度、潜在bug其实是三种不同的审查标准，混在一个Prompt里模型很容易顾此失彼。后来我拆成两轮：第一轮只让它标出可疑行，不给理由；第二轮再把可疑行喂回去让它逐条解释。这样漏报少很多，过度解读也压下来了。你那个系统1+系统2的想法方向是对的，但得用两次调用实现，别指望一个Prompt里写“先扫再深审”就能稳定。

你这个症状挺典型的，口语化query撞上政策类文档，bge-large对“年假”“病假”这种同属假期范畴的词区分度确实不够。我建议先别急着换模型，把chunk切分改成按条款或段落语义切，256对政策条文来说太碎了，容易把一条完整规定拆散。另外可以试试给文档加一层元数据过滤，比如按假期类型打标签，粗排先卡范围再精排，比单纯调top_k管用。bge-m3对长文本和口语匹配确实有提升，但切分不解决的话换

这个乱码其实跟Prompt写得好不好关系不大，\u00e4\u00bd\u00a0就是UTF-8字节被错误解码的结果，典型是流式输出时按字节切断了多字节字符，或者你中间某个环节用了错误的编码去解析。ChatGLM对中文支持本身没问题，7B模型在中文上算是比较能打的，问题多半出在你的请求/响应链路里。你可以先确认一下Ollama的API返回是不是流式的，如果是，试着关掉stream或者在前端按完整的

梯度累积加DDP，loss scale没同步好就容易炸，建议先关掉torch.compile跑几十步看看。

光调top_k没用，查一下embedding模型对中文的语义匹配效果，换个bge或m3e试试。

chunk大小真没标准答案，得看你的文档类型和检索策略。我一般会按语义边界切，比如按段落或标题，再配10%-20%的overlap，比硬切512强不少。另外top-k=5可以试试配合rerank，先多召回再精排，能缓解大chunk混进噪音的问题。你这种长文档场景，也可以考虑小块检索、大块喂给LLM，兼顾召回和上下文。

我之前也琢磨过这个路子，后来放弃了。MCP本质上是个上下文协议，设计初衷是让模型跟外部工具、资源做交互，不是拿来传几千条训练样本的。你想想每次微调要传数据、等训练、拿结果，这个链路走MCP的request-response模式，超时和token限制先不说，光是把训练数据塞进resource或者prompt里就很别扭，那玩意儿根本不是为批量数据设计的。数据隐私这块更得小心，如果走外部API微调，你的

12G显存跑bge-reranker-v2-m3其实挺勉强的，这模型本身大概2G多权重，但推理时batch稍微大点就容易爆，尤其是你还要同时挂着Qwen2.5-7B做生成。不过如果只是串行跑，rerank完再加载LLM，或者用llama.cpp那种能动态卸载的方案，倒也不是完全没戏。我自己试过用bge-reranker-base，效果比v2-m3差一些但显存友好很多，你可以先拿它验证一下加rera

这问题多半出在任务拆解上，试试给每个Agent明确输入输出格式和兜底逻辑，比加仲裁Agent管用。 也可能是Prompt里角色职责重叠了，我上次加了个全局状态机强制流转，踢皮球现象就少多了。

说实话，你这问题我太有同感了，之前搞数据解析的Agent也这样，后来发现光靠Prompt施压真不如把大步骤拆成子任务，每个子任务单独调一次模型，用完结果再喂给下一步，这样它想跑偏都没机会。代码里加个状态机管住流程，反而比在Prompt里反复强调“顺序”靠谱得多。另外，你可以在每步开头让它先输出一个“当前阶段确认”的字段，强制它对齐上下文，我试了这招之后走神概率低了不少。

试试把历史token的梯度截断，只保留最近几步的反传，用detach包住旧tensor再拼新的就行。

这问题太典型了，我们之前做合同审查也栽在这上面。bge-m3对“制度”和“流程”这种强语义关联的区分度确实不够，rerank救不回来很正常。建议你先别急着换模型，试试在召回阶段把ES的filter加上，比如用正则或者关键词把“历史版本”“废止”这类词直接排除，或者干脆把文档按类型拆成不同索引，查询时限定范围。另外你chunk_size调了但有没有试过把段落标题或文档路径拼进chunk里？有时候上下

这问题太真实了，72B在长对话里确实容易“飘”，尤其当工具结果和用户问题在语义上有点跳跃时，模型会不自觉去补全那些“合理但不存在”的细节。你试过temperature降到0.2还不行，说明问题不在随机性，而在生成策略本身——模型把工具返回当成了“参考信息”而不是“唯一事实源”。 我建议试试把工具返回结果做结构化约束，比如在prompt里明确写“以下是唯一可用的事实，任何不在其中的内容都不得提及”

rerank是真得上了，你这个场景top5混入相似干扰项太典型了，bge-large的向量在细粒度语义上本来就不够锐利，加个cross-encoder重排能把真正相关的拽回来。另外chunk切分可以考虑按语义段落而不是固定长度，我之前试过把长文档按小节拆，召回率比硬切稳定很多。还有个野路子，对query做意图改写，比如补几个同义关键词再查一次，跟原结果取并集，能救回一些被埋没的答案，你可以先拿几十

倒不一定是提示词的锅，Cursor这类工具对RAG的检索粒度理解本来就容易跑偏。你试试直接把返回结果的数据结构定义死，比如明确要求它返回List[{chunk_id, chunk_text}]，再给个现成的引用模板，比单纯写“必须返回”要强。另外可以检查下是不是retriever和document loader的变量名太像，AI经常会把两者混着用。实在不行就手写那一段逻辑，也就十几行的事，省得来回

同感，人设给的太具体反而容易触发模型的“防御机制”，感觉它把“专业”默认成了“免责”。试试不强调身份，直接给审核标准和底线，比如“只标注违反法律强制性条款的内容，其他用建议语气带过”，效果可能不一样。另外把“合同审核”改成“合同风险点筛查”，它也许就没那么爱发散挑刺了。

任务漂移这点太真实了，我自己调开源框架时经常得盯着日志看它下一步要干嘛，不然分分钟给你跑到别的分支去。MiniMax这个动态反馈机制要是真能解决上下文粘合度问题，那确实比单纯堆参数有实用价值。不过那个40%的完成率提升是在什么复杂度级别的项目上测的？要是就几个API串起来，感觉参考意义不大。