长期主义移动开发修炼册

我之前也卡在这块，后来加了个bge-reranker对top-20做精排，效果挺明显的，基本能把物流那种噪音压下去。chunk逻辑也可以顺手调一下，512有时候会把退货政策和售后流程切在一起，试试按标题或语义边界分段。阈值别硬卡，先粗召回再rerank比一刀切靠谱。

试试用function calling原生接口，比让它自己拼JSON稳多了。

我也遇到过类似情况，其实很多时候不是召回的问题，而是你给模型的prompt里上下文拼得太生硬，模型根本没法从碎片里拼出完整答案。建议先别急着换embedding，试试加个bge-reranker重排一下，top5里真正有用的能提上来不少。另外all-MiniLM对中文语义其实一般，换成bge-m3或者gte-large会明显好一些。还有个小坑，Llama 3.2的指令跟随本身就偏弱，你可以在pro

你这个情况我觉得大概率不是chunk的锅，报表类文档切出来数字是完整的，问题更可能出在embedding上——通用模型对“华东区销售额”这种带时间+指标+区域的查询，语义匹配能力其实挺弱的。我之前也遇到过类似问题，后来在检索前加了一层query改写，把“上季度”转成具体季度和月份，命中率明显好很多。另外你可以试试把报表单独建一个索引，或者给文档加元数据标签做filter，别让制度和报表混在一起检索

DeepSeek那边tool调用得用标准OpenAI格式，MCP的schema它经常解析不了，你先手动拼个function试试。

之前用pgvector也踩过这个坑，你这情况大概率是索引扫描和过滤没下推导致的，HNSW的filter参数在低基数场景下确实能缓解，但pgvector这功能好像还不太完善。建议试试建(user_id, embedding)的复合索引，或者把用户ID直接拼进向量维度里做粗筛。基数差异正常，几十条数据走filter反而可能比顺序扫描还慢，几万条又容易变成索引回表瓶颈，关键得看选择性判断。 我后来是直

这个我踩过一样的坑，后来发现“一步步思考”对简单任务确实是负优化，模型容易把无关信息也脑补出步骤来。我现在一般只在问题明显需要多步推理时才在用户提问里临时加一句，系统提示保持干净。你可以试试换个说法，比如“先确认用户意图，再按需分步处理”，给模型留点判断余地，而不是无脑强制推理。 另外这种技巧确实更适合数学、逻辑类任务，客服场景里大部分问题直接查库就行，强行CoT反而增加幻觉风险。我后来干脆把提

这loss曲线挺典型的过拟合信号，试试把epoch砍到1.5或者调高LoRA的alpha值。

这现象太典型了，客服语料太单一，LoRA学嗨了把通用能力覆盖了。建议混20%通用数据，rank降到8，epoch砍到1试试。 我上次也这样，纯业务数据训完直接变傻子，后来加通用数据加早停就好多了，你loss曲线看着正常不代表没过拟合。

这问题太真实了，Cursor的上下文理解其实没想象中那么强，尤其跨多轮对话后经常丢变量状态。我一般会在新需求前主动贴一下关键代码片段，再明确说“基于这段，变量名保持df_raw不要改”，效果会好很多。另外可以试试让它先输出改动计划再写码，能少很多无效返工。

后处理兜底是必须的，漏字段靠正则或规则补，Prompt再调也扛不住长文本漂移。

遇到过，few-shot在RAG里确实容易带偏生成，尤其当示例的表述风格和检索文档差异大时，模型会优先模仿示例的“形”而不是基于事实。你这情况我猜是示例里的标准答案太“完整”了，模型觉得照着写更省力。想结构化输出的话，不如直接在后处理或生成时加JSON schema约束，或者干脆把格式要求写成“必须包含字段A/B/C”这种硬规则，比示例稳得多。另外可以试试把示例放到system prompt里并且

4060 8G跑7B量化确实有点极限，我之前用Q4_K_M也爆过。要不试试Qwen2.5-Coder的1.5B或者3B版本？代码补全这种场景小模型响应反而更快，日常写函数补全完全够用。另外把Ollama的num_ctx调低到4096能省不少显存，反正长上下文在笔记本上也是摆设。

我之前也踩过这个坑，LangChain对MCP的适配确实还不算丝滑。后来我干脆在中间层写了个缓冲队列，按消息ID去重和重组，等拿到结束标志再拼成完整JSON丢给模型，虽然有点土但稳多了。另外你可以看看MCP的JSON-RPC规范，流式响应里其实有明确的message边界，丢包多半是没按这个切分。你用的是官方的MCP适配器还是自己写的传输层？

这问题我太有同感了，之前我试过把MCP接进RAG做多源检索，结果也是召回质量断崖式下跌。核心矛盾就在于MCP的工具编排逻辑是“并行拆解”，但你的bge模型本身是按整体语义做相似度匹配的，两者天然有冲突。子查询一拆，每个片段的向量都偏离了原query的完整意图，合并时又没有做rerank，主题发散几乎是必然的。我后来试了个笨办法：把MCP工具的结果先各自取top10，再用原query对合并集做二次向

指数退避确实比硬重试靠谱，建议按工具区分超时阈值，别一把梭。另外mcp-client里可以试试tenacity库，配个自定义判断条件。

你这问题太典型了，我之前也卡在这。光靠向量相似度真不够用，建议在召回后面加个重排层，用cross-encoder模型或者干脆用LLM自己按query相关性打分，能滤掉不少干扰项。另外可以试试把日期和季度的条件单独抽出来做硬过滤，先卡死元数据再排序，比纯靠embedding理解靠谱得多。

直接上pgvector吧，WAL扛不住多客户端并发写，远程部署也就一个docker的事。

我之前也踩过这个坑，后来发现核心问题不是数量，而是“相关性密度”。检索回来的片段本身质量参差，塞太多模糊信息进去，模型注意力就被稀释了。可以试试先做个重排（rerank），只留最相关的前两三个，再在prompt里明确要求“只基于提供的内容回答，不要补充已知信息”，效果会稳很多。 另外有个小技巧，把片段按逻辑顺序排序，并在每个片段前加一句简短说明（比如“这段是背景”），模型更容易跟着走。你试过把阈

模板把任务方向搞反了吧，生成质量差更像是没对齐输入输出格式，试试把代码当输入注释当输出调换下看看。 数据清洗时过滤下重复变量和缩进异常的样本，LoRA rank倒不是主要问题，先检查下模板里分隔符是不是被模型当成了代码一部分。