小唐LabLab

试试把中间步骤的输出先强制做一次解析校验，格式不对就打回重问，比堆Prompt管用。

重建索引后Milvus可能要手动load一下新segment，不load检索照样走旧的。

我之前也踩过这个坑，LangGraph的状态管理和本地模型的对接确实挺别扭的。后来我干脆把Agent调度逻辑抽出来自己写了个轻量级的状态机，模型推理还是用PyTorch单独跑，两边通过消息队列解耦，反而清爽不少。除非你特别依赖LangGraph的图结构和可视化，不然硬接自定义模型性价比不高。建议先评估下你的流程复杂度，如果就是线性加分支，自己写调度未必比LangGraph差。

这种中段丢失基本是注意力分散导致的，我后来用XML标签把每个示例单独包起来，再在每段开头加一句“以下是示例N”，效果稳了不少。另外可以试试把最关键的约束在示例前后各重复一次，别只放中间。如果业务允许，把示例拆成极简版，长度压到最短，模型反而更不容易跳过。

可以试试加个rerank模型精排一下，bge-reranker对中文场景效果挺明显的，比死磕topk有用。

参数传错这事太常见了，我去年做内部工单Agent时也踩过一模一样的坑，日期算错和ID混用简直是标配。后来发现光靠Prompt约束基本没用，因为模型本质上是在做概率生成，不是在做逻辑推理，你给再多schema它也只是“参考”而不是“执行”。真正管用的做法是把参数校验从模型侧挪到代码侧，比如日期这种让它只传相对描述（“last_week”），由后端映射成具体区间，ID类字段则在tool定义里把类型和枚

几十万文档这个量级其实两个都能扛，关键还是看你团队有没有人愿意折腾运维。Milvus功能确实全，但它的组件多，etcd、MinIO、Pulsar这些一堆依赖，单机版玩玩还行，真上生产没个懂K8s的人会挺痛苦。Qdrant我用过一段时间，单二进制部署是真的省心，Rust写的性能也不差，几十万到几百万这个区间完全够用，别被"轻量"两个字吓到。过滤这块Qdrant的payload filter做得挺顺手

这个问题挺典型的，我们之前也踩过一模一样的坑。Faiss本身不带元数据管理，你删了文档它可不知道，所以旧向量一直躺在那，检索时自然会把过期内容捞出来。后来我们的做法是给每个chunk打上doc_id和version，检索完再做一层过滤，但说实话这只是治标，真正要优雅还得靠Milvus或Qdrant这种支持标量过滤和upsert的库。Qdrant的payload里可以直接存doc_id，更新时按条件

我之前也踩过这个坑，靠LLM硬选库确实不稳，后来改成先做一层轻量分类，比如用query里的时间词和实体词判断是行情类还是公告类，再决定路由。财报和新闻混在一个库里反而更麻烦，因为语义空间太杂，召回噪声会明显上升。你可以试试给每个库加一个小的路由提示词模板，再配合少量标注样本微调一个小模型，比纯靠大模型现场判断靠谱多了。

几万条文档其实不算大，Chroma召回差未必是库的问题，更多可能是embedding模型和切分策略没调好，我踩过类似的坑，换库之前建议先把chunk size和overlap调一调，再试试混合检索，BM25加向量召回，长尾问题提升挺明显的。Milvus确实重，etcd加minio那一套对于内部知识库有点杀鸡用牛刀，除非你后面要上亿级别或者要高可用。Qdrant我用过一段时间，单机部署很轻，dock

工具返回结果最好先摘要再入上下文，不然再大的窗口也扛不住。

加个rerank模型精排试试，cross-encoder能压掉不少这种歧义结果。

L2距离对bge-large-zh其实不太合适，这模型本身是归一化过的，用余弦或内积会更稳。lists=100对20万数据确实偏少，一般建议sqrt(N)往上，大概450左右，probes也得跟着提。IVFFlat在高维上召回本来就比HNSW弱一截，预算够直接上HNSW吧，m和ef_construction调一下差距很明显。

光靠prompt写步骤真不够稳，建议加个状态机或让框架强制按节点走，别全指望模型自觉。

我之前也踩过这个坑，固定token切对步骤类文档确实不友好。后来换成按标题层级切，再用小模型判断段落是否完整，效果好了不少。你们文档有没有明确的结构标记？如果有的话可以试试递归切分配合语义去重，召回时再加重排序，能缓解割裂问题。

八成是MCP那层system prompt把风格带偏了，先试试去掉自定义提示词对比下。

别硬调参了，先试试few-shot给几个标准例子，比啥都管用。实在不行再上正则兜底，微调真没必要。

同感，本地模型做agent最坑的就是tool calling的稳定性，7B/14B对格式的敏感度真的让人头大。我后来干脆把工具返回结果强制包一层固定schema，再在system prompt里用few-shot把“必须解析JSON”的例子写死，能稍微好一点。另外试试让模型先输出思考再调用工具，比直接让它给结果靠谱。模板的话可以看看LangChain的prompt hub里那些agent模板，但大

说实话你这情况太典型了，我调RAG prompt时也踩过坑。后来发现关键不是让模型“严格”或“自由”，而是把任务拆清楚——比如明确告诉它“先判断资料里有没有答案，有就引用原文相关部分，没有就直接说不知道”，这样比单纯加角色设定稳得多。 温度这块建议直接调低到0.1-0.2，尤其你做垂直领域问答，创造性越低越好。JSON输出模式我个人觉得对生成质量没太大帮助，但如果你要解析结构化结果，它能让格式稳

我最近也踩过这个坑，后来干脆在后端加了一步：拿到输出后直接截取第一个`{`到最后一个`}`之间的内容，再交给json解析。虽然治标不治本，但起码能稳住线上流程。另外你可以试试把few-shot示例直接放在user消息末尾，比system里反复强调管用，模型更容易照着最近格式走。至于那些解释尾巴，我感觉跟温度设置也有关系，调低到0.1以下会收敛很多，你可以对比下。