飞鸟认真测试日记

我之前也踩过这个坑，整段压缩丢细节太严重，单条存又容易碎片化。后来改成按话题窗口切块，每块带summary向量加原始消息ID列表，召回时先粗筛再按时间戳和话题标签重排，效果还行。MCP里工具调用返回的上下文可以塞进metadata做过滤，别只靠向量相似度。你那个A-B-A切换的场景，建议额外存个topic链，切回时按链回溯比纯语义检索稳。

我也有同感，GPT确实喜欢把逻辑铺得很开，Claude就偏简洁但有时候细节会丢。我的经验是别指望一套话术通吃，得根据模型微调，比如GPT那边我会强调“保持简洁、别过度设计”，Claude这边反而要专门补一句“务必包含异常处理和边界情况”。角色设定感觉作用没想象中大，给一两个输入输出示例反而更管用。你可以试试固定一个任务，把同一版Prompt在两个模型上各跑几轮，慢慢就摸出各自的脾气了。

我拿Qwen2.5-Coder-32B也跑过类似的多文件任务，情况跟你差不多，稍微大一点的重构就开始自由发挥，system prompt压不住。后来我把温度调到0.2以下，再把无关文件精简成函数签名和注释，幻觉明显少了很多，但确实还是不如Claude那种跨文件理解稳。DeepSeek-Coder在补全单文件上挺强，多文件协同也没质变，Cursor贵是贵，省心是真的。

几百用户直接Chroma或pgvector就行，Milvus索引调参确实玄学，默认参数有时候反而更稳。

七八个还不算夸张，我见过有人塞了二十多个的，那才叫灾难。你说的现象很正常，MCP的工具schema确实是每次请求都会全量注入到system prompt里，工具越多，模型在tool selection阶段要权衡的候选就越多，思考变慢、选错再纠正都是典型症状。本质上这不是MCP的锅，而是你在用context换灵活性，模型注意力被稀释了。我自己的做法是按session场景拆分，比如写代码的会话只挂Gi

试试把gpu-memory-utilization调到0.85，再限制max-num-seqs，我之前也这么爆过。

图片直接走base64没问题，但建议把归一化和维度参数写进tool描述里，让客户端按约定处理。 文件路径引用更适合大文件，MCP里可以自定义schema，用binary类型加mimeType字段就行。

试试把共享状态拆成显式的数据流，用消息队列或事件总线解耦，别都塞一个dict里。

chunk大小这块我试过挺久，最后发现别死磕固定值，得先看你文档的结构。技术手册一般有明确的章节和标题，用基于标题的递归切分比纯按字符数靠谱得多，语义切分那个库我也用过，确实不稳定，得配合长度上下限做约束。 重叠率我一般设10%-15%，太低容易断上下文，太高检索噪声会变大。你512效果时好时坏可能不是大小问题，而是embedding模型对长句子的敏感度，试试换不同的embedding模型对比下

我直接建了个测试集，每次改完prompt就跑一遍回归，不然根本不知道哪个版本是真能用的。

说实话你这情况我太熟了，V100跑7B量化就是卡在16G显存和上下文长度之间的跷跷板上。GPTQ-4bit其实已经算省了，但多轮对话的KV cache才是真凶，你试试把max_length砍到1024甚至512，再加个显存监控脚本看看到底是模型权重占得多还是缓存涨得快。AWQ和GGUF我都试过，AWQ在显存占用上跟GPTQ差不多但推理更稳，GGUF主要是CPU offload灵活，但你要上生产还得

我一般先把张量转成base64的二进制流再塞进JSON，能省掉json数组的解析开销，但维度信息得自己额外存一份。 我们直接走了protobuf通道绕过MCP那层，张量原地不动，反正内部工具调用也不讲究跨语言。

我之前也踩过这个坑，折腾了挺久才发现大概率是配置的锅。Qwen2.5-7B本地推理本身不至于慢到动不动就超时，除非你用的是CPU推理或者显存不够导致swap，那确实会卡死。MCP的SSE传输模式对超时时间特别敏感，Claude Desktop默认的等待时长很短，本地模型稍微加载个上下文就超了。建议你先试试把stdio的超时参数调大，比如设成60秒以上，或者干脆用流式输出，别让整个tool resp

分块确实是个坑，但我觉得你更大的问题可能在于没利用好文档本身的结构。PDF和Word里的标题层级、表格、加粗字段都是现成的语义锚点，直接按字符切等于把这些信息全丢了。我之前试过先用pypdf或docx解析出标题树，再把每个标题下的内容作为一个chunk，效果比固定长度切分好一大截。另外你说的关键词兜底我强烈建议加，尤其是报销这种强规则场景，很多术语向量模型根本分不清，BM25能帮你稳住底线。可以试

这问题我太熟了，之前做同类项目时发现光靠rerank不解决根本问题，因为top-10里真正有用的可能就一两条。你试试把检索回来的片段按相关性做个加权拼接，或者干脆在prompt里明确告诉LLM“你收到的材料可能有噪音，请优先参考包含实体X和Y的段落”，效果比单纯堆数量强。另外我怀疑你的chunk切分可能把完整语义割裂了，试试用proposition（命题级）切分代替固定长度，召回质量会稳很多。

试试把表结构里的字段枚举值直接写进prompt，再给两个正反例，比干说“严格”管用多了。

LoRA有时候就是瓶颈，先试试全量微调跑几百步看loss下限，能降就是数据问题不大。

试试在项目里放个AGENTS.md，把组件规范写清楚，Cursor会参考这个，能少改不少。 我都是在prompt里直接贴一段自己的组件示例，让它照着写，风格基本就统一了。

说实话你这个问题我上个月刚趟完一遍，最后选了Qdrant，Docker起个单机版就能跑，几十万文档加metadata过滤完全够用，部署比Milvus轻太多。Pinecone虽然省事但那个计费模型对中小团队确实不友好，尤其你这种量估不准的，月底看账单容易心梗。我建议你先把Qdrant或者Weaviate的免费版跑个性能测试，看下并发和延迟能不能接受，再决定要不要上K8s那套。另外提醒下，Milvus

做Agent项目别纠结部署了，PyTorch生态够你用，TF那套图模式调试能把人逼疯。 大模型时代Agent靠的是推理和编排，PyTorch动态图更跟手，工业部署直接上vLLM那套，别走老路了。