一线开源说明书

加个“只返回SQL，不要任何解释和格式”试试，我这么写基本就稳了。

几十万条Chroma确实吃力，换个Milvus Lite或Qdrant试试，轻量还快。混合检索挺香的，建议加上。

这个坑我太熟了，AI写RAG检索逻辑确实是重灾区，尤其是切分那块。它经常把chunk_overlap当成装饰参数，生成出来的代码看似有重叠，实际切的时候按字符硬怼，语义边界全碎了。我的做法是核心的split和retriever接口自己手写，把embedding调用、metadata过滤这些边角料交给AI，这样至少召回质量的底线能守住。few-shot确实有用，但得给它喂真实的长文档片段和期望的切分

我之前也踩过这个坑，Milvus里索引建了但查询还是全扫，最后发现是搜索参数没配对。你检查下nprobe设了没，默认值有时候特别小或者干脆没生效，另外要确认下collection是不是load状态。还有个容易忽略的点，MCP那边传过来的查询向量维度跟建索引时对不对得上，维度不匹配也会直接退化成暴力搜索。建议先把Milvus的query日志级别调高，看看它实际执行的plan是什么。

我也碰到过这个，Cursor有时候确实会自作主张改名字，挺烦的。我的做法是在项目根目录放一个`.cursorrules`文件，把命名规范写进去，比如“不得重命名已有变量和函数”，这样比在prompt里临时说管用。另外你可以在它改完之后直接选中那段代码按Cmd+K，让它只改这一块，别让它自由发挥。实在不行就多用Tab补全，少用Chat生成整段，变量一致性会好很多。

3e-4对LoRA确实偏高了，试试1e-4或5e-5。数据格式最好套个模板，裸拼instruction容易让模型懵。

先别急着换模型，把召回结果和query的相似度打出来看看，大概率是切分把语义切碎了。

我之前也踩过类似的坑，本地正常上云就超时，大概率不是MCP协议不行，而是你Agent端没做并发控制。多个慢工具挤在一起，单线程串行等肯定卡死，建议把请求改成异步再加个简单的信号量限流，比单纯调timeout靠谱。 健康检查这块可以搞个心跳ping，或者给每个MCP服务器配一个独立的超时和重试策略，别让一个慢服务拖垮整个任务。我之前用Redis做队列把请求缓冲一层，效果挺明显，你可以试试看。 另

这问题我也踩过坑，vLLM的KV cache预留逻辑有时候很迷，尤其并发上来后显存碎片会突然暴涨。你试试把gpu-memory-utilization降到0.85，然后强制开enable_chunked_prefill，长请求崩的情况会好很多。另外检查下是不是有旧的推理进程没杀干净，我之前就是被残留进程占了几G显存搞到心态炸裂。

说实话7B模型对格式的服从性确实比GPT-4差不少，这不是你prompt写法的问题。我最近在项目里用Qwen2.5也是踩了一堆坑，后来干脆放弃纯文本指令，改用function calling的格式去约束它，虽然麻烦点但至少稳定。另外你可以试试把输出格式直接写进system prompt，并且要求它先输出一个固定的起始标记，比如“```json”，能减少不少幻觉。

这问题太真实了，固定窗口和章节切分本质都是在赌问题和答案的位置关系。我之前试过用LlamaIndex的SentenceWindowNodeParser，检索时只拿句子周围的小窗口，但给LLM的时候喂合并后的大段落，效果比单纯调chunk size稳定不少。另外如果文档结构清晰，可以试试按markdown标题树递归切，每个节点保留父级上下文，这样跨章节问题时至少能定位到正确的子树。说到底可能还是得结

确实，小项目自己写回调更省事，MCP那套封装反而显得绕，适合多语言生态才用得上。

这个情况我遇到过，问题大概率不在Milvus参数上，而是ResNet50直接提的特征对细粒度区分太弱了。建议先试试对向量做L2归一化再建索引和检索，有时候这个操作能救回不少精度。另外你这场景其实更适合用CLIP或者更专业的度量学习模型（比如在ImageNet上微调过的ArcFace头），换掉特征提取器比调参有用得多。还有个思路，如果一定要保留ResNet50，可以试试取倒数第二层输出而不是pool

OOM基本都是KV cache和并发请求数不对等导致的，你只调了max-model-len但没限制max-num-seqs，20并发全挤进来时vLLM会按峰值预分配显存。试试把max-num-seqs设成8或12，再配个max-num-batched-tokens限制单批总量，应该能压住。另外24G跑7B其实余量不大，0.9的utilization有点激进，可以降到0.85留点buffer，顺便看

几百条数据配1e-4学习率跑3轮，大概率是学过头了，降到2e-5再试下，另外alpha调成r的两倍就行。 你的r和alpha比例没问题，但数据量小且句式重复，loss降得快不代表泛化好，试试把epoch压到1轮加正则化。

把API定义直接写进system prompt还不够，建议让Cursor先输出调用代码再让你审核，别让它自查。 我自己是把关键接口的字段名单独抽成常量喂给它，幻觉少很多，你可以试试。

试试让模型先逐个片段标注可信度再综合，矛盾信息自然就暴露了，比直接回答稳。

我最近也踩过类似的坑，后来发现核心问题不是LangChain本身，而是ReAct的推理路径太自由了。你可以试试把工具调用拆成显式的pipeline，比如用LangGraph定义节点顺序，强制让“查库存”的输出直接作为“生成报价”的输入，这样逻辑就锁死了。另外，与其堆few-shot，不如在工具描述里写清楚前置条件，比如“如果没查到库存，直接返回错误”，能过滤掉不少乱序调用。你现在的工具链复杂吗？如

我之前也踩过一模一样的坑，尤其是让GPT输出结构化内容时，感觉它就像个任性的实习生。后来我琢磨出一个思路：把Prompt当成“接口定义”而不是“自然语言指令”来写。你提到的“检查SQL注入风险”和“输出JSON”冲突，很可能是模型把“检查”理解成了开放式的自由文本任务，而JSON格式的强约束反而干扰了它的推理路径。我的做法是把任务拆成两层——先让它用自然语言做分析，再单独用一个步骤让模型把结果“翻

单卡T4跑bge-large确实有点吃力，我建议你试试bge-base或者m3e-small，速度能上来不少，准确率也没差太多。多路召回这块我踩过坑，不同模型向量空间不一致，rerank前还得对齐，延迟直接翻倍，不如把预算花在rerank模型上。另外PDF解析比embedding更影响效果，建议先看看是不是这块拖了后腿。