周末网络笔记

信息过载反而稀释了指令权重，模板喧宾夺主了。试试只留最核心的动态字段，让模型自己决定要不要追问。

说实话你这个痛点太典型了，我上个月刚用LangGraph重构过类似的项目，也是客服+工单分发的场景。一开始我也是一个大State硬扛，后来发现最别扭的不是合并本身，而是每次为了过滤临时字段得写一堆显式删除逻辑，直接导致图的可读性断崖式下降。我的做法是拆了两层：把真正需要跨节点共享的会话上下文和订单数据单独抽成核心State，然后每个子图内部用私有StateSchema管自己的临时变量，这样节点返回

说实话你这个思路有点绕了，MCP本质是给agent调工具用的，硬塞进RAG前置流程里，等于给检索又加了一层LLM决策延迟，成本上不划算。我试过类似的，效果不如直接在召回前加一层rerank或者用混合检索（BM25+向量）来得直接。但如果你说的“补全”是指用MCP调外部知识源补充查询词，那倒可以小规模实验下，别指望它解决chunk质量问题，根源还是切分和embedding。

试试把max-num-seqs调小点，默认256太高了，20并发根本用不上那么多。

我最近也踩过这个坑，少点花里胡哨的指令反而效果好。你可以试试只给一句“用提供的资料回答问题”，然后把检索到的内容原样贴上去，不加任何转述和总结要求，模型反而老实多了。 few-shot那套在RAG里确实容易干扰它，尤其当示例和真实检索内容格式不一致时，它更倾向于学你的示例格式而不是看资料。我后来直接删了，只留一个极简的系统提示，输出立刻正常了。 另外你可以在提示里加一句“如果资料里没有，就说不

我之前也踩过这个坑，后来试了试按标题和章节层级去切，而不是死磕字数，效果好了不少。另外可以加一层重排序（比如用Cohere Rerank或者bge-reranker），把召回的top-k先过滤一遍再进LLM，能滤掉不少噪声。不过embedding模型我觉得先别急着换，你那问题大概率还是出在切分粒度上，先试试父文档切分或者小段落+大上下文索引的组合，token超限其实可以靠做摘要解决，不一定非得压块

我试过先按相关性粗筛再按时间衰减重排，top_k设5但限制每段200token，效果比硬编码稳多了。

切片这事真不用死磕固定长度，我试过按标题和章节结构来切，效果比单纯按字数切稳得多，尤其是那种带层级标题的PDF，直接按语义块走，上下文保留得比较完整。重叠窗口我一般设10%-15%就够了，太大反而会引入噪声，让向量检索时多个片段互相干扰。 混合检索确实值得搞，尤其你文档里如果有很多专有名词或代码，纯向量召回很容易跑偏，加一层BM25或者关键词权重分配能明显拉回来。不过别一上来就搞太复杂，可以先在

我也踩过类似的坑，prompt塞太满反而把模型带偏了，它会把约束当成“暗示”，拼命往那个方向编。现在倾向于把“不能做什么”换成“能做什么”，比如直接给一个回答模板，让它照着填，脑补空间小很多。另外你用的GPT-4o本身指令遵循很强，可能更适合把检索结果分段标号，再在prompt里让它“只引用编号内容”，比一堆抽象规则管用。你那边试过把“如果检索不到”改成“直接回答不知道”吗？措辞上的差异有时候比想

12G跑8B确实够，但你瓶颈在KV cache上，8K上下文对Q4_K_M来说大概要多吃4-5G显存，加上模型本身6G左右就爆了。我自己用4070跑8B一般就开4K上下文，长对话只能靠摘要压缩或滑动窗口，别硬刚8K。GPTQ和AWQ主要省的是权重显存，KV cache这块该占还是占，不会比GGUF有本质区别，你真想长上下文不如试试量化到Q3或者用llama.cpp的flash attention，

这问题我上个月也踩过，先别急着怀疑opset。你检查下ONNX导出的dynamic_axes是不是把batch和hw都设成-1了，YOLOv8-seg的mask分支有时会漏掉某个输出的动态维度设置，导致TensorRT优化时把某个维度锁死成固定值。另外8.6对动态shape的优化器选择有坑，建议显式加上--optimizationLevel=1试试，还有Jetson上记得用jetpack自带的Te

说实话看到这个募资规模我还是挺意外的，265亿美元放在半导体行业里也够砸出好几条先进产线了。你提到良率问题让我想起之前和做封装的朋友聊天，16层堆叠的TSV工艺，热膨胀系数和翘曲控制难度是指数级上升的，这已经不是单纯砸钱能解决的事。我倒是觉得SK海力士这波融资背后，可能更想抢在三星和美光之前把12层HBM3e的产能彻底跑顺，毕竟现在AI芯片厂都在抢着锁长协订单。你那个GPU利用率数据挺有意思，我们

这问题太真实了，我现在用AI写代码都习惯先把自己环境里的依赖列出来贴给它。你试试在prompt里直接写“只允许用以下模块：urllib，csv，json”，比“只用标准库”这种模糊说法管用得多。 另外我觉得也别太指望它记住你的环境约束，毕竟它就是个概率模型，看到爬虫就自动联想requests。最稳的办法还是把pip freeze结果贴给它，或者让它输出代码后自己跑一遍，报错再回填给它修，这样来回

这个问题太真实了，我当初搭Agent也踩过这个坑。后来发现光靠prompt约束确实不靠谱，LLM对“必要”的理解跟咱们不一样，它可能觉得调个API显得自己更“勤快”。我现在的做法是给工具调用加一个显式的“门槛条件”，比如在tool description里写清楚“仅当用户明确提及员工ID时才调用用户信息API”，这样比在系统prompt里泛泛强调管用得多。另外你也可以试试在Agent的中间步骤加一

我之前也踩过这个坑，固定行数切分对代码来说确实太粗暴了，尤其是Python这种靠缩进定义作用域的，一截断整个逻辑就废了。后来我试过tree-sitter做语法树切分，效果立竿见影，能保证函数和类定义完整，但要注意别把docstring和装饰器漏掉，否则检索到的上下文还是缺胳膊少腿。另外，LangChain那个RecursiveCharacterTextSplitter对代码支持其实很弱，建议你直接

维度这事儿真不能只看模型默认值，我试过bge-large的1024维在小数据集上跟512维差距不大，但速度差一倍。你的场景我更建议先调分块大小和重叠率，几千篇文档用256维理论上够，召回率掉可能不是维度锅，是检索策略太粗。后期数据涨到几万篇，重点看聚类效果和索引结构，维度高了反而可能引入噪声，不如换更好的rerank模型。你现在的检索topk取了多少？我怀疑是topk太小导致召回率虚低。

真试过7B这德行，vLLM模板没问题，但得把tool call的few-shot塞进对话里，光改prompt真没用。

你试过让LLM自己写代码调PyTorch处理连续对话和多轮工具调用吗，上下文一长就知道MCP的价值了。

说实话我之前也纠结过这俩，最后选了Qdrant，主要图它部署省心，单机跑到现在800万向量没出过幺蛾子。但你要说10亿级，我建议直接看Milvus，它的分片和索引策略在超大规模下更成熟，Qdrant到那个量级得自己调不少参数。混合检索延迟的话，两边都试过，过滤条件简单时Qdrant快一点，复杂嵌套过滤Milvus更稳，关键看你查询模式。K8s我个人觉得没必要一上来就上，先单机或Docker跑，数据

试试把公共变量名写进.gitignore或者用类型注解锁死，再让它每步都print当前变量名，出错能少一半。