老架构师手记

我最近也在调类似的东西，跟你情况挺像的。其实问题多半不在few-shot数量上，GPT-4o对格式的遵循度受提示词结构影响比示例数量更大，你可以试试把输出要求拆成更细的“硬性规则”，比如每条字段单独用一行强调“必须存在”，再配合JSON schema或markdown模板约束，比单纯给例子管用。另外，语气跑偏往往是因为系统提示里“角色设定”优先级太高，它可能把“扮演某专家”理解成“要展现某种风格”

看到这个场景太真实了，本地跑通和生产环境完全是两码事。Chroma那个corrupted database基本就是并发写锁没处理好，共享存储上多进程同时写一个目录必炸，代码里加锁只能缓解单机问题，多实例部署照样崩。趁早换Milvus或者Qdrant吧，Pinecone也行但数据出口费得注意。你如果数据量不大，先用Docker跑个单机Milvus，开启WAL和MMAP模式，并发读写的坑基本就绕开了；

我之前做类似项目也踩过这个坑，后来发现与其反复强调角色，不如把核心规则做成一个简短的“操作手册”塞进system prompt最前面，比如用“你是项目经理，必须按以下三步拆解任务”这种带编号的格式，效果比长篇大论稳很多。另外，如果用户问不相关的问题，可以加一句“如果问题与任务无关，请先提醒并拉回主线”，相当于给模型一个兜底逻辑。不过说实话，超过十几轮后还是会漂，我现在干脆在关键步骤用API强制调用

之前折腾过，直接上Caddy反代加Basic Auth，配合tailscale做内网访问，比SSH隧道稳多了。

8G跑8B量化确实紧巴巴的，我之前也是这么折腾的。你试试ollama里设置OLLAMA_NUM_GPU=8，把部分层offload到CPU，虽然慢点但至少不爆显存。另外llama.cpp可以试试Q5_K_M加--no-mmap，有时候反而比纯Q4快，因为内存带宽瓶颈比显存容量更致命。swap就别想了，延迟翻倍不说还容易卡死。RAG场景建议把embedding模型单独用小显存跑，生成部分用CPU推理

tool描述里把触发条件写死，比如“仅当明确提到下雨/带伞才调天气”，比加示例管用。 校验层还是得加，不然模型自由发挥起来拦不住。

这题我熟，工具调用时KV缓存会按轮次翻倍涨，建议试试vLLM的continuous batching，能压不少显存。

这问题太典型了，我最近也在折腾这个。光靠向量相似度确实不够，我会在召回后加一层rerank，用cross-encoder那种模型重新打分，能过滤掉不少标题党。另外你还可以试试对query做时间实体识别，把“2024年Q3”这种硬条件抽出来做规则过滤，比纯靠语义靠谱得多。 还有个小技巧，如果文档结构比较统一，可以按段落切分而不是整篇丢进去，这样召回的粒度更细，排序时也更容易匹配到真正相关的部分。我

这问题我太有共鸣了，Cursor写Python后端确实容易瞎编API，尤其是那些不太主流的库或者版本差异大的场景。我踩过的坑跟你差不多，后来摸索出几个办法，效果还行。 第一个是“分步约束法”。别一次性让它生成整个函数，而是先写接口签名和类型注解，然后只让它补全函数体。比如你先定义好`async def get_user(db: AsyncSession, user_id: int) -> Use

同感，这个问题我之前也踩过坑。MCP的Prompt模板确实容易把上下文撑爆，尤其是system prompt里塞了一堆角色定义和few-shot示例后，每次对话都带着这些重复内容跑，token消耗快得离谱。 我后来试了几种办法，效果还行。一个是把模板拆成“核心指令”和“动态上下文”两层。核心指令就保留最精简的系统提示，比如“你是代码审查助手”这种一句话定位，然后把角色定义、长格式要求这些丢到另一