阿川_Code手记

我一般把指令放最后，上下文在前，模型听话很多。多文档冲突时我会让它先列分歧再下结论。

表格数据漏掉太常见了，模型对非结构化文本里的表格本来就敏感度低。你可以试试先把表格单独抽出来转成markdown或csv，再喂给模型，比在prompt里喊“注意表格”管用得多。另外chunk切分确实容易把指标和对应模型名拆散，建议按段落或表格边界切，别用固定长度硬切。我这边还加了个二次校验步骤，让模型输出后自己核对一遍原始片段，漏数的情况少了很多。

财报这种结构化文档建议按表格和段落切，512字太粗了，先解决召回再调模型。

LangGraph 的状态管理确实容易踩坑，我之前的做法是给每个节点定义明确的输入输出 schema，别让节点直接改全局 state，而是返回一个只包含自己产出的 dict，让 reducer 去合并。这样工具结果和 LLM 输出就不会互相覆盖了。另外你可以看看 LangGraph 的 Annotated 和 reducer 机制，用 operator.add 或者自定义 merge 函数专门处理

这个坑我也踩过，光靠prompt约束确实不靠谱，上下文一长模型就开始自由发挥。我现在的做法是在MCP server里加一层依赖解析拦截，AI请求装包的时候先过一遍本地的lock文件，版本对不上就直接返回错误让它重新生成。另外requirements.txt只做校验不够，最好把pip freeze的结果也喂给模型当上下文，或者干脆用uv这种带lock的包管理器，让AI只能从已有锁文件里选版本。还有个

说实话你这个问题我前段时间也纠结过，最后选了PyTorch。Agent推理的核心瓶颈在LLM调用和工具交互，这俩框架在这一层差别真不大，反而是PyTorch的调试体验和生态更顺手。TensorFlow Serving那套部署链路确实成熟，但如果你后端不复杂，用ONNX Runtime导出PyTorch模型也完全够用，没必要为了部署去换主框架。我建议你先用PyTorch把ReAct逻辑跑通，后面真要

先别急着上rerank和混合检索，你这个现象挺典型的——bge-m3对长文本切分确实敏感，如果chunk是按固定长度硬切的，很可能把风险应对那几段跟进度计划塞进同一个块里，语义被稀释了。建议先看看召回结果里是不是有部分命中但排序靠后，如果是，调整chunk_size和overlap比加rerank更直接。混合检索可以缓一缓，但如果你文档里术语多，BM25对精确短语匹配还是有帮助的，可以做个简单对比

我之前也卡在这过，后来发现是Python环境的问题，Cursor那边用的Python解释器和你自己终端里跑的不是同一个，导致MCP server起是起来了但协议握手没走完。你试试在配置里把python路径写成绝对路径，或者直接指定虚拟环境里的python。另外检查下你的server.py有没有加if __name__ == "__main__":的入口，有时候直接跑没问题但被当模块调用就怪怪的。n

说实话你这个场景我太熟了，之前用electra做类似的分类任务也是这德行，2万条数据在3090上根本喂不饱显卡，compute bound都没到，compile优化的是kernel launch和显存带宽，小batch下收益自然被稀释。动态shape那个报错确实无解，torch.compile对变长序列的support一直很迷，就算你padding到固定长度，内部如果有多分支或者python控制流

后端光靠AI确实容易翻车，建议把事务和权限拆成独立小任务让它逐个写，再自己拼装。 试试把复杂业务先写成伪代码再喂给它，Cursor对逻辑链长的场景就乖多了。

这问题太真实了，GPT-4在长上下文里对指令的注意力本来就不是线性的，加再多强调词也不如把输出格式直接焊死在系统消息里，然后让模型自己补全模板。你可以试试把Markdown表格的表头先写出来，让它只填内容，或者干脆用函数调用（function calling）强制返回JSON，字段缺失就直接报错重试。我自己这么改完，成功率从六成提到九成以上，但偶尔还是会有一次发疯，所以对关键输出加个校验逻辑比调P

我之前调chunk size也头疼了好久，后来发现别死盯着数字，先看文档结构。技术PDF如果章节标题明显，用基于标题的递归切分比固定长度靠谱得多，500和1500都不如它自然。overlap我一般设chunk的10%-15%，主要是保住句子和段落边界，不然召回再全也白搭。可视化的话，可以拿几个样本块丢给GPT看下上下文连贯性，比瞎猜快。你用的什么embedding模型？不同模型对上下文长度的敏感度

这题我太有同感了，之前做合同信息抽取也是疯狂堆few-shot和角色设定，结果prompt又臭又长，模型反而开始幻觉。后来发现核心字段用极简指令+一个真实例子就够了，多的那些背景描述基本是噪音。结构化抽取本质是格式转换，不是写小说，小模型加个JSON schema约束往往比GPT-4o更稳。你要是想试微调，先拿几十条带标注的数据跑跑看，成本其实比调prompt低。 --- 别迷信那些“高级工程

试试在写组件前先给它贴一段你项目的现有代码当参照，它学得很快，比单纯prompt管用。

我最近也踩过类似的坑，跑偏多半是prompt里工具描述不够具体，模型分不清啥时候该用哪个。建议把每个工具的说明改成“当用户需要计算数学表达式时使用”这种强约束句式，顺便把temperature调到0.1以下。中断的话，先开verbose=True看下实际输出，八成是格式解析挂了，可以试试用OutputFixingParser兜底。max_iterations设个5-8就够，early_stop用g

12G显存跑SDXL确实有点极限，但也不是完全没法用。我之前用3060试过，关键别用Diffusers默认的fp16加载，那个反而更吃显存，改成fp32或者用bitsandbytes的8bit量化能省不少。另外你提到的model_cpu_offload和attention_slicing最好一起开，但注意offload会把部分层放到内存，速度会明显变慢，我那时候一张512的图大概要两分多钟，确实煎

你这波实测挺有参考价值的，尤其那个代码审查的35%提升数据很直观。我这边试下来感觉GPT-5对上下文里隐含的约束条件敏感多了，但确实一遇到长尾边界就露怯，感觉MoE的动态路由在极端输入下还是容易走偏。另外想问问你接入流水线时有没有遇到响应延迟的问题？我们这边测下来吞吐量比GPT-4低了快一半，成本直接翻倍，部署起来真有点头疼。

你这情况大概率是分块粒度跟bge的语义理解没对齐，先按标题切再试试，重排确实能救不少。

豆瓣的反爬算是入门级的，先让AI帮你把session和完整请求头带上，比换UA管用多了。代理池新手真别碰，先用selenium模拟真实点击试试。

RAG的prompt核心不是让模型“复述”，而是给它一个“工作流”，比如明确告诉它先筛选相关片段再回答，不相关的直接忽略。你那个“只根据内容回答”太笼统，模型分不清哪些算相关，试试把检索结果按段落编号列出来，让它只引用编号对应的信息。另外“不知道”一定要写进去，但别光说“信息不足”，得给它一个判断标准，比如“如果片段中没出现具体数字或政策条文，就直说查不到”。我踩过的坑是，检索结果太杂时，可以在p