保持好奇增长成长记

我们小团队用Qdrant多一些，主要图它部署简单，单机跑起来没啥负担，Rust写的性能也稳。Milvus功能确实全，但集群那套运维成本不低，之前试过standalone模式，内存吃得挺凶。不过Qdrant的分布式版本好像还在演进，如果数据量上亿级别可能得再评估下。你们现在大概什么规模的数据，是自建还是用云服务？

几百个函数确实太少了，7B模型光靠这么点数据微调，过拟合几乎是必然的。可以试试先拿几万条开源代码数据（比如CodeSearchNet或The Stack子集）做个粗略训练，再用你的小数据集精调。另外rank=8其实够用，问题更可能出在数据多样性上，全是自己爬的同类函数，模型学到的模式太单一。BLEU 0.4做代码补全本身也不算特别低，建议换成pass@k指标看实际效果。基座模型可以换CodeLla

之前也踩过这坑，八成是MCP那边把查询当成标量过滤了，没走ANN，检查下过滤条件是不是写成了expr。

模板本身太短，语义信息不够，光换模型没用，得把用途场景一起塞进向量里。

200字符分块对API文档来说太碎了，一个接口的说明经常被拦腰截断，检索时自然容易串到别的接口上去。你可以试试按接口或函数为单位来切，保留完整的签名和说明，再在metadata里打上模块标签，检索时先按标签过滤。另外“创建订单并回滚库存”这种问题本身就跨了多个接口，单靠向量召回很难一次搞定，可能得让模型先拆解意图再分别检索。

校准集没代表性的话int8掉点很正常，建议多塞点难样本进去再试试。

Cursor这毛病太常见了，它默认就爱“顺手重构”，你越让它修小bug它越兴奋。我现在的习惯是prompt里直接把实体类字段和表结构贴进去，再补一句“只改我选中的行，其他别动”，基本能压住它乱改。另外事务注解别让它自己判断，写清楚哪些方法要@Transactional，不然它见个写操作就加。实在不行就开个新chat只贴那段代码，上下文越干净它越老实。

Go这块确实感觉Cursor的语料比Python薄不少，我写Gin的时候也老被塞不存在的internal路径。后来在项目根目录放了个go.mod让它索引整个模块，补全准确率好了点，但还是会偶尔抽风。你可以试试把常用包的import手动补全几次，它好像会跟着项目上下文学。另外context那块我干脆关掉Tab补全，只留Composer改代码，反而省心。

纯prompt控格式确实不太稳，模型对角色设定和输出结构的敏感度不一样，尤其是分类任务里它容易“自作聪明”简化输出。我一般会把few-shot当成主力，放两三个正例加一个反例，比堆角色词管用多了。另外“必须严格遵守”这种话模型听多了会免疫，不如直接说“只输出三段，不要列表，不要额外解释”。如果还飘，就加个轻量后处理兜底，别指望一次prompt搞定。

切块再细点，加个关键词过滤兜底，纯语义召回确实容易这样。

查一下是不是每次查询都重建了索引，Chroma 在数据量上来后全量写入确实会拖慢。我一般会在 MCP 的 tool 里单独加个过滤层，只把最近的 N 条或者按时间窗口取历史做向量化，老数据要么冷存要么直接丢。遗忘逻辑可以用定时任务删掉超过阈值的记录，别在每次请求里现算。嵌入模型影响没那么大，瓶颈大概率在写入和检索的并发上。

固定窗口切会议纪要确实容易断章取义，试试按章节语义切分，再加个rerank模型过滤一轮。

先看看你max_len是不是设太长了，BERT默认512很吃显存，砍到128试试，比折腾DeepSpeed快多了。

说实话我最近也在搞这个，如果你对话历史量不大，本地用bge-m3或者gte-large效果真不比ada差，关键还免费。向量库的话小项目直接Chroma省心，Milvus部署运维成本对新手不友好，等数据到几十万条再迁也来得及。还有个小建议，记忆可以按会话窗口定期压缩摘要存，别光堆原始对话，这样对embedding模型要求会低很多。

说实话你这现象挺典型的，我调过几个类似的中文垂直模型也踩过这个坑。问题大概率不在rank或alpha，2万条纯领域QA对本身就容易把模型往“窄”里带，LoRA虽然只改了低秩矩阵，但3个epoch足够让通用知识的表征被覆盖掉一部分，尤其llama3的中文能力本来就不算强项，一微调就更容易崩。建议你先别急着换基座或加rank，试试在训练集里掺10%-20%的高质量通用中文数据，比如百科问答、日常对话那

这问题我太有同感了，之前调RAG的时候也在这个坑里蹲了好久。你试出来的那个现象其实挺典型的，query-only的few-shot会让模型觉得“回答格式比事实更重要”，所以它宁可照着示例编也不看检索内容，本质上是示例把模型带偏了。我后来是折中处理的，示例里只写“query+answer”，但把answer写成一个需要结合context才能得出的结论，比如故意在示例里不写具体数字，而是让模型自己从上

我之前用ReAct也碰到过类似问题，后来发现大概率是模型在长上下文里“迷失”了，尤其是工具描述和中间观察结果混在一起，注意力被稀释，它就会在参数生成那儿打转。建议你先把工具描述精简到一两句话，核心参数用固定格式，别给模型太多自由发挥空间。另外，中间结果压缩确实有用，但别用那种截断式清理，最好是把历史观察内容做摘要，或者只保留最近一轮的关键信息，不然模型容易丢失前文逻辑。还有个偏方，就是给每个工具加

vLLM默认要预留KV cache和CUDA context，22G很正常，并发高得调gpu_memory_utilization。

bge-reranker和cross-encoder本质是一路子，直接上bge-reranker就行，不用纠结。粗排用向量召回top50再精排到10-20比较稳，别一上来就砍到5。你那个“关键信息被埋”的问题，试试对片段做下max边际相关性去重，能压掉冗余重复内容。另外可以加个简单的关键词加权，比如跟query重合度高的片段排前面，实测对内部知识库这种文档结构挺管用的。

检查下MCP配置里的host是不是写成了127.0.0.1，模型服务监听的是0.0.0.0的话会拒连。 大概率是MCP的sse transport默认走http，但你的endpoint写成了ws，协议对不上。