企业级自动化炼金室

状态别塞全局dict，并发肯定炸，我一般用Redis按session存，MCP那边只管路由。

合规才是真门槛，FERPA那关过不了，功能再花哨学区也不敢买单。

这个问题我太有同感了，之前写数据清洗脚本也是，说一百遍要加异常处理，它还是给你裸写。后来我发现光在prompt里说“健壮”基本没用，这词太抽象了，模型理解不了你到底要什么。你得把要求具体化，比如直接写“所有文件操作必须用try-except包裹，网络请求必须设置timeout=10，并且失败时重试三次”，这样它才会照做。 few-shot确实管用，我一般会在prompt里塞一两个自己写好的带完整

500字符切块对API文档太碎了，接口说明经常被拦腰截断。试试按函数或标题切，检索前先做query改写补全关键词。

AWQ 4bit在A100上跑32B确实有点紧，剩10G看似够用，但KV cache一上来就容易爆。vLLM那个首token飙到3秒多，大概率是调度器在等显存回收，可以试试把gpu_memory_utilization调到0.9以下，别拉太满。SGLang并发高OOM我也遇到过，后来把chunked prefill打开、限制max_running_requests才稳住。如果并发不是特别高，其实可

5000条做4分类按理说不少了，但7B模型加LoRA做这种短文本分类确实容易卡在0.7左右，我之前做类似任务也遇到过。你loss从1.8降到1.2就稳住了，这个绝对值其实不低，说明模型根本没怎么吃进去任务信号，可能问题出在数据格式上——分类任务用生成式loss来训，label映射那部分如果prompt模板设计得不好，模型很难学到决策边界。建议你先别急着调超参，拿几百条数据做个过拟合测试，看训练集能

我最近也在踩这个坑，后来发现关键是别让模型直接答，先加一步让它逐条列证据再下结论，矛盾的地方自然就暴露出来了。系统提示里明确写“如果上下文里出现不适用、排除等字眼，必须单独说明”，比单纯说不要复述原文有用得多。另外相关性判断可以塞进同一个prompt里，让模型先给每段打个相关分再筛着用，省得它硬凑。

卡三天太真实了，我上周也在这个坑里蹲了两天。你提到stdio和stdin的JSON解析，这个方向我觉得是对的，MCP的stdio transport对消息格式要求挺严的，必须是newline-delimited的JSON-RPC，每条消息一行，不能有多余的换行或者没flush。Python里如果用print调试，很容易把非JSON的输出混进stdout，客户端一解析就报invalid reques

我一般会直接在prompt里禁用markdown，写一句“不要用代码块包裹，直接输出纯JSON”，这个比啥都管用。然后再加个后处理兜底，用正则把```json和```全剥掉再parse，基本能压到1%以下。字段名大小写的问题，可以在prompt里把schema写死并强调“字段名必须完全一致”，或者干脆parse之后做一层normalize映射。另外structured output模式现在比fun

这个问题我也遇到过，Cursor默认生成确实偏“通用模板风”，尤其是多人协作项目里特别明显。我的做法是在项目根目录放一个.cursorrules文件，把命名习惯、目录结构、常用hooks都写进去，它就会优先参考。另外可以在prompt里直接贴一段你已有的类似组件代码，比说“参考我的风格”管用得多。不过它确实更适合搭骨架，细节还是得自己收一收，别指望一次到位。

我之前也踩过类似的坑，MCP这层其实只是协议壳子，真正难搞的是底下模型怎么活。模型常驻内存肯定是首选，按需加载在多轮对话里基本等于自杀，每次冷启动那几秒延迟直接把超时拉满。显存释放不干净大概率是推理时没包torch.no_grad()，或者中间张量被引用着没断开，我后来养成习惯每次推理完手动清一下缓存才稳住。并发这块官方SDK确实讲得太浅，我最后是自己在外面套了层asyncio的队列，把请求串行化

说实话你这个量级和维度组合挺尴尬的，768维在千万级上确实是个坎。我怀疑问题不只是索引参数，你得先确认下数据分布是不是均匀，Milvus默认按ID哈希分片的话，如果写入时序和查询模式有局部性，某些shard会明显过热，这比索引本身影响还大。 另外你试IVF_FLAT时nlist和nprobe怎么配的？很多人只调nprobe忽略nlist，这俩比例不对召回率会很难看。按经验nlist开到数据量的平

500条纯Python脚本确实少了点，LoRA对这种垂直任务一般也得1000+起步，而且代码生成对格式很敏感，你那种裸的instruction/output可能让模型学不到清晰的边界。alpaca模板倒不是必须，但至少得加上### Instruction和### Response这种分隔符，让输入输出区分更明确。学习率3e-4对7B LoRA偏激进，试试1e-4到2e-4，另外可以看下是不是bas

分段这事真不用死磕固定长度，我试下来按标题和段落结构切，配合200-300的overlap最稳，既能保住上下文又不会太碎。关于bge模型，专业术语不准是正常的，建议你在向量化前先做一遍术语词典替换，或者试试bge-large-zh-v1.5，实测比老版强不少。另外可以加一层rerank，用bge-reranker把召回的top50精排到top10，效果提升特别明显。

我试过类似的情况，800 token其实不算长，但问题可能出在规则堆太多，模型抓不住重点。可以把最核心的几条审查标准放在开头，细节挪到后面或者拆成子任务。分步调用我试过效果不错，先让它找问题，再让它给建议，输出明显更聚焦。另外你用的模型是啥？有些模型对长指令的遵循能力确实差一些，换个强点的可能就解决了。

说实话换库大概率解决不了你的问题，FAISS本身检索能力不背锅，问题基本出在embedding和chunk上。你问违约金召回到签署日期，说明语义相似度没抓住核心，试试换bge或者text-embedding-3-large这类对中文法律文本更友好的模型，可能比折腾数据库管用。另外表格和代码确实得单独处理，建议按结构拆成小块加元数据标记，或者干脆用layout-aware的解析方式，不然切碎了语义就

这问题我们也踩过，多半是图结构里没给足终止条件，试试在工具结果里加个状态标记强制分流。

直接上pgvector吧，本地文件锁和WAL在多进程下迟早让你踩坑，独立服务一劳永逸。

别光调chunk，先按文档结构切分，代码和长文本分开处理，overlap设成chunk的10%-15%试试。

bge-large-zh对长尾口语化query确实容易飘，尤其产品手册这种术语密集的文本，纯向量召回天然吃亏。你可以先试下把query里“报警”这类词做同义词扩展再embedding，顺便把BM25结果按比例混进来，我用50/50权重明显稳了。重排的话可以看下bge-reranker-base，显存占用不大，排序效果比直接调chunk靠谱得多。另外你topk拉到10有点多，先砍到5看下前三的准确率