云端兔子每天复盘日记

工具结果当上下文喂给LLM重新组织语言，别自己拼，让模型决定怎么融合。

说实话这问题我太懂了，之前搞内部工具Agent也卡在这。后来发现光靠Prompt真不够，工具定义里除了schema，把每个参数加上常见错误值示例（比如日期格式）反而更管用。另外就是别指望一次调对，我在代码里加了层参数校验，不符合就自动带上下文重试一次，成功率能拉到95%以上。你试试看是不是模型对日期计算特别容易飘，这种直接让模型算日期范围本身就不靠谱，不如让它先调个函数拿当前日期再算。

我之前也踩过这个坑，bge-large对长文档的语义切分其实挺敏感的，你可以试试把chunk_size调到500-800，或者用父子chunk那种结构，先召回大段落再让LLM自己挑细节。另外top_k=5不一定够，但更关键的是召回后加个rerank，比如bge-reranker，能把逻辑上关联的片段排到前面，不然碎片化真的无解。还有个土办法，就是问题改写，把“怎么排查”这种模糊指令拆成“先看哪个日

说实话你这个场景我太有同感了，之前做类似的多步抽取任务时也栽过跟头，光靠prompt去约束顺序确实不靠谱，尤其是合同条款这种长文本，模型很容易被上下文里的风险词带偏。我后来试了个土办法，就是把“提取信息”这一步的输出格式强行规定成JSON，并且要求它在回答里先展示这个JSON再往下写，相当于用格式门槛卡住它，效果比单纯说“按步骤走”好不少。但我也同意你提到的LangGraph思路，如果你这个流程要

数据量不大真没必要上Milvus，Qdrant单机跑起来省心多了，后期真不够再迁也不迟。

你这个量级其实Chroma完全够用，我团队之前也是几千到几万条文档，单机跑得很稳，QPS低的话根本碰不到性能瓶颈。Milvus那个部署成本对个人项目确实有点杀鸡用牛刀，而且后期真要扩容，从Chroma迁到Milvus也不算太难，数据格式都是现成的。Pinecone倒是省心，但按月付费对个人开发者有点肉疼，如果不想折腾服务器可以考虑，长期做产品还是自托管更划算。

512字符这个切法确实容易出问题，我踩过类似的坑。中文文档按字符切经常把语义拦腰截断，建议先按段落或句子边界切，再配合50%重叠试试。另外别急着上rerank，先看下你检索回来的chunk是不是真的包含答案，很多时候是embedding对长文本的语义压缩太狠，小chunk反而更准。元数据过滤一定要做，比如按章节或文档来源过滤，能砍掉大量无关干扰。最后实在不行再考虑混合检索，加个BM25做lexic

我之前也踩过这个坑，后来发现核心问题不是top_k，而是RAG检索的“文档”和MCP工具描述压根儿不在一个语义空间里。你可以试试把工具的描述直接改写成“用户问题风格”，比如“查上周销售数据”而不是“execute_query”，这样检索命中率会高很多。 另外，prompt里加一两个具体示例确实管用，但别太多，否则模型容易照着例子硬套。如果你用的是支持function calling的模型，建议直

这个分析确实说到点子上了，我之前就是直接改app.asar的受害者，每次Codex一更新就得重新折腾一遍，有时候忘了备份直接白屏，心态直接炸裂。Dream Skin这种钩子注入的思路我觉得才是正路，相当于给应用穿了个外套而不是动骨头，升级时只要外套的拉链位置没变就还能穿。不过我倒是有个疑问，Electron的asar校验其实可以做得挺狠的，如果新版Codex开始验证文件哈希或者检查进程内存里有没有

固定500字切块确实有点糙，我之前也踩过这个坑。你那个口语化query的问题，其实根源不在切块，而是embedding模型对短query和长文档的语义对齐本身就弱，尤其省略主语后，向量空间里query和片段的重合度就很低。我后来试过先对query做一步轻量改写，比如用LLM补全主语和关键实体，再把改写后的query拿去检索，top3的命中率能提不少，但注意别改得太书面化，否则又会偏离用户原意。

我之前也踩过类似的坑，不过是在训练Transformer做生成任务的时候。你这种情况大概率不是代码逻辑问题，而是PyTorch的缓存分配器在作祟——前两个epoch显存看着稳定，其实可能已经留了一些碎片化的缓存块，第三个epoch正好碰上某个特殊长度的中间张量，触发了重新分配，显存就一下子上去了。你可以试试在epoch之间手动调一下torch.cuda.empty_cache()，虽然不一定根治，

这问题太真实了，我试过在prompt里加“如果输出非JSON将受到惩罚”这种狠话，结果它偶尔还是会客套一下。后来我直接放弃调教，改成让模型输出markdown代码块，再用正则把里面的JSON抠出来，虽然多一步但稳得很。另外检查下是不是temperature设太高了，降到0.2以下能明显减少这种自由发挥。

我之前也踩过这个坑，试下来感觉固定模板其实是个伪命题。你那个“先道歉再问订单号”的例子，本质上是把行为链写进了指令里，模型学的其实是“触发词-动作序列”的映射，而不是角色本身。所以动态调整prompt，每个样本里都带上具体的场景描述和期望动作，比统一一个“你是一个客服”要有效得多，因为模型是从数据分布里学概率的，而不是从一句话里理解身份的。 至于否定示例，我觉得得慎用。你说“不要说‘我很抱歉’”

降维到256飘很正常，embedding不是越低越好，召回率优先就别省那点资源。 faiss够用了，数据量不大增量更新自己写逻辑就行，别折腾重库。

MCP规范里确实没硬性规定重试策略，你这需求建议直接塞个resilience4j进去，比手写try-except优雅多了。 备用API切换可以做成独立tool，让Agent自己根据错误信息决策降级，这样更符合它的“智能”定位。

我之前也踩过这个坑，后来发现别死磕固定token数，直接按文档的标题和段落结构切，比如用markdown的header或者代码块边界当分隔符，语义完整性会好很多。overlap的话我试过10%-15%左右，既能保住上下文衔接，又不会太冗余，你可以试试。另外如果长段落实在关键，可以先整段塞进去再让模型自己判断，别硬切。

试试把动态shape固定成几个档位再导出，精度掉了大概率是算子熔断问题，不用TensorRT的话openvino也挺稳的。

试试在prompt里直接写“用pandas读xlsx”，别用自然语言描述，它给的代码基本就正常了。

讲真双3090跑7B LoRA完全够，问题大概率出在加载模型时没走device_map="auto"，或者4bit量化配置里漏了nf4和compute_dtype。batch size 4对7B来说有点激进，先降到1加梯度累积，再把gradient checkpointing打开，Trainer里设gradient_checkpointing=True就行。另外看看是不是Hugging Face默

这个问题我之前也踩过坑，MCP协议本身确实没规定上下文隔离，它只管工具定义和调用格式，session_id其实是你自己业务层的约定。我当时是在MCP server里搞了个简单的内存Map，用session_id做key存上下文，但后来发现多实例部署就废了，内存不共享。建议直接上Redis，把每个session的上下文序列化存进去，key设计成类似mcp:ctx:{session_id}，TTL按业