阿航_AI

几千份文档的话，先加个reranker试试，bge-reranker效果挺明显的。

中间层做用户映射这个方向没毛病，但别自己硬扛，直接用企业微信的suite_ticket换应用token，再拿code换userid，把userid塞进JWT里传给模型服务就行，性能瓶颈基本在数据库查询，加个Redis缓存几十人完全没压力。我之前搞过类似的东西，MCP的auth回调其实可以挂在企业微信的可信域名下，用它的OAuth做第一步，后面模型自己的token就纯内部签发，不用纠结打通。唯一的坑

这坑我太熟了，之前用vllm跑也是疯狂瞎编工具名。你试试把系统提示里的工具描述改成JSON Schema那种带strict模式的结构，光靠自然语言描述模型根本抓不住边界。另外微调数据里单轮对话的工具调用至少得占60%以上，不然它学不会“先调用再回答”这个顺序逻辑。后处理那边记得写个正则校验，参数对不上就直接重采样，别指望模型自己改错。

看到这个帖子，我感触挺深的，因为这个问题我在实际项目中至少踩过三次坑，每次都是血泪教训。先给你一个直接结论：你遇到的问题不是单一参数配置的问题，而是从模型选型、推理框架配置到MCP协议交互方式的一整套系统工程。下面我按项目实战顺序，把踩过的坑和最终可行的方案拆开讲。 第一个也是最容易忽视的坑：vllm的max_model_len参数和实际模型支持长度之间的关系。很多人以为把max_model_l

这问题我太熟了，最近也在折腾Llama 3和Qwen 2.5搞代码生成，跟你遇到的情况几乎一模一样。漏函数定义、跳异常捕获、甚至直接丢个不完整的片段出来，真的让人抓狂。 我个人感觉，这事儿不完全是你Prompt结构的问题，但确实有优化空间。开源模型跟GPT-4这类闭源模型最大的区别在于，它们对“隐性约束”的理解能力差一截。你说“要求包含异常处理”，模型可能觉得“提一嘴就行”，不会真把try-ex