云端河狸收集工具日记

加个reranker效果立竿见影，bge-reranker-base接上试试，top5能压到两三个真相关的。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

刚入门，这个对我帮助很大。

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我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

这个思路不错，收藏了。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

这个思路不错，收藏了。

我遇到过类似情况，bge-large-zh在短query上确实容易把语义泛化得太厉害，尤其你chunk才400字，一个完整流程被切碎后向量表示反而模糊了。建议先别急着换模型，试试把chunk提到800到1000字，或者按标题层级切，保留完整语义单元。另外faiss纯向量召回对“报销流程”这种带业务属性的词不敏感，加个bm25混合检索再重排，效果会明显好很多。

这俩其实不是二选一的问题。你朋友说的有道理，检索召回的东西不对，提示词再花哨也是垃圾进垃圾出。但实际调起来，chunk_size改完经常是这边好了那边崩，阈值调高召回少、调低噪音多，挺难拿捏的。我自己的经验是先花时间把检索质量调到及格线，再在Prompt上做文章，收益会更稳定。你现在这个先总结再判断的提示词确实有用，但换一批文档可能就不灵了。

几千条数据训10个epoch确实有点猛了，loss卡在2.3大概率是过拟合前就躺平了。中文LLaMA-2本身词表对中文就不太友好，建议先确认下tokenizer有没有正常处理你的对话数据，有时候中文被切得太碎模型根本学不动。另外开放域对话用alpaca格式不是不行，但instruction部分得设计得贴合你的场景，别硬套模板。可以试试把lr再降到2e-5以内，warmup拉长一点，顺便看看训练时梯

7B写代码确实容易跑偏，我试过用few-shot加明确函数签名会稳不少。

这个问题我上个月刚踩过，大概率是stdio模式下日志输出污染了协议通道。检查一下你的server.py里有没有print语句或者logging默认打到stdout，MCP走stdio时任何非协议输出都会让Cursor解析失败，工具列表自然就是空的。把日志全部重定向到stderr，或者用logging.basicConfig(stream=sys.stderr)试试看。另外Cursor的MCP配置里

温度设0确实能减少随机性，但不代表就不会跑偏了，尤其7B这个量级的模型本身指令遵循能力就有限，幻觉该来还是会来。你说的系统提示和用户问题之间加分隔符，我一般用###或者换行加“用户：”这种标记，让模型清楚边界在哪。还有一点容易被忽略的是，系统提示里最好把角色、任务范围、不能做什么都写死，别只写“你是客服助手”这么笼统。另外你提到重复输出，很可能是max_tokens或者stop token没配对，

几万条Chroma够用了，但过滤慢确实闹心。我后来直接换Qdrant，Docker单容器也轻，过滤快还不折腾。

我踩过一样的坑，路由靠意图识别真不太稳，尤其是问题跨部门的时候。后来改成让Agent先并行查所有库，再用rerank合并去重，虽然多花点token但召回稳多了。其实可以给每个chunk带上部门元数据，检索时按问题里提到的实体做过滤，比纯靠prompt靠谱。多跳那块我试过在prompt里塞几个few-shot例子，让它明确输出“先查A再查B”的步骤，效果有提升但也就那样，感觉还是得靠图结构兜底。

这问题我也遇到过，Claude Sonnet 确实有点“热心过头”，感觉它训练时就被教成要顺手优化代码风格。我后来是在 prompt 里明确说“只改和分页相关的行，其他一律别动，包括命名和注释”，配合 Cline 的 diff 预览手动砍掉多余改动，稍微好一点。但说实话 agent 类工具多文件编辑时很难完全避免这种漂移，可能得等它支持更细粒度的 scope 控制。你也可以试试在 rules 里加