老工程师

BGE已经算能打的了，问题可能出在切块太碎，试试把整段流程说明拼一起再检索。

我一般把规则放system里，检索内容用标签包住放user里，再补一句“没找到就直说”，效果稳不少。

固定500字符硬切确实容易把完整语义切碎，尤其是标题和正文被分开的情况，排序时噪声会很大。可以试试按标题层级+段落做递归切块，顺便给每个chunk带上所属章节路径当元数据，召回质量通常能明显改善。rerank不是必须的，但预算有限的话优先把切块和embedding模型调好，收益比直接上重排更划算。

几十万条上Milvus单机版就行，etcd其实没那么吓人，稳得多。

500条跑3个epoch确实有点猛了，灾难性遗忘大概率是学过头了。我一般500条数据也就跑1-2个epoch，lr用1e-4甚至更低，r=8其实够用，关键是别让LoRA权重更新太激进。混通用数据是个好办法，我之前按1:1掺了通用指令数据，退化明显改善。另外可以试试在推理时调低LoRA的scale，或者用DoRA，对遗忘会友好一些。

代码RAG里按函数切其实挺容易踩坑的，工具函数和业务代码在embedding空间里经常挨得很近，因为都长得像代码。我建议你试试在chunk里拼上文件路径和函数调用关系再embed，或者用带metadata过滤的两阶段召回，先按目录/模块粗筛再精排。cross-encoder对代码确实不太行，它主要吃自然语言的语义，你这种场景可以看看codebert或者jina-code这类代码专用模型。另外查询侧

几千条数据走MCP传训练样本确实别扭，还不如本地脚本调API稳，隐私也自己能控。

分块肯定得做，长文本直接embedding效果很差。nlist 1024有点大，数据量不大先试试调小或换HNSW。

我去年做法律文档问答时也卡在这个点上，后来发现根本不存在万能chunk尺寸，得看你的检索粒度需求。512召回准是因为向量表征聚焦，但上下文断裂确实头疼，我的做法是检索时用小块，返回给LLM时动态拼上前后各一块，等于用小块保证命中率，用拼接补全上下文。段落切听起来美好，但遇到你那种长短悬殊的文档，短段信息密度太低，长段又会被embedding模型截断，反而更乱。滑动窗口重叠我一直在用，一般设20%到

工具描述这块确实很关键，我踩过类似的坑。建议把每个工具的docstring写得像API文档一样明确，输入参数、返回格式、什么场景该用都写清楚，Agent判断会稳很多。循环调用的问题可以设max_iterations限制，再在prompt里加一句“如果工具返回结果不相关就直接告诉用户”，基本能压住。另外推荐用LangSmith看一下每一步的决策链路，比盲调prompt高效多了。

这个我太有同感了，之前用LangGraph也踩过类似的坑。问题大概率出在State设计上，你把所有东西塞dict其实没错，但得明确区分“用户意图”和“工具结果”的存储层级，比如单独维护一个messages列表来累积历史，而不是让每个节点都覆盖式更新。另外，工具返回的JSON被当话术，多半是节点里没做类型判断，建议在路由逻辑里强制检查返回格式，把非文本内容单独存字段。持久化方案memory save

3090就24G显存，跑7B满血版本来回放KV cache本来就紧，你这max_num_seqs=256设得有点太激进了，实际并发10个就OOM说明显存分配全被预留给序列了，试试砍到64或者32，顺便把--enable-prefix-caching打开能省不少重复计算。实在不行上个AWQ或GPTQ的4bit量化，画质损失一点但并发能翻倍，别拆多副本，3090单卡拆了反而浪费显存。 另外你gpu_

我试过类似场景，感觉光靠system prompt真不够，Agent对表结构的理解还是太飘。你可以试试把建表语句和几个典型的查询例子直接塞进few-shot里，让它照着格式仿写，成功率能高不少。另外，像“大于小于”这种逻辑，建议在生成后加一道校验步骤，让Agent自己把SQL翻译回自然语言再对比一下原始需求，能抓出不少低级错误。别急着否定Agent，结构化查询其实能搞定，就是得给它套个更紧的缰绳。

几十万条这量级Chroma完全扛得住，别被Milvus那套分布式吓退，单机搞它纯属给自己找运维活干。metadata过滤Chroma的where够用，但你要是打算以后按时间范围做复杂组合查询，Qdrant的payload索引确实更顺手。SDK和HTTP延迟其实差不了多少，但走SDK能少处理不少序列化和连接池的破事，个人项目建议直接官方Python包。还有个坑，MCP工具调用别把整个检索逻辑塞进去，

试试把对话历史按时间窗口+关键实体双重索引，超长就归档到向量库，比单纯塞prompt稳得多。

这问题我熟，堆字真不如把few-shot例子调成同义词变体，比如把“鸡肋”换成“能改改吗”试试。

八成就是本地模型推理太慢把stdio的响应时间拖爆了，Qwen2.5-7B在CPU上跑一个带工具的请求经常要十几秒，而MCP默认超时可能就5秒。你试试在client配置里把timeout调到30秒以上，或者改用streamable-http传输，这样能避免stdio管道阻塞的假死问题。另外检查下你的server有没有在tool call前后print调试信息，有的话会污染协议栈导致解析卡住，得重定

说实话你这场景我太熟了，Excel处理这种活儿AI特别容易自作聪明。我觉得问题不在工具，而是它太依赖训练数据里的“常见格式”，你给的示例数据它压根没认真看，反而去套它脑子里那套模板。建议试试把表头转成字典结构直接写死在prompt里，或者干脆让它只生成核心函数，文件读取和列名映射你自己写死，这样它翻车概率能小一半。另外可以看看Claude的代码能力，对这种明确指令的遵循度比Cursor内置模型稳一

之前跑检测模型也踩过类似的坑，精度掉得没你这么狠但现象很像，边缘糊大概率不是量化的问题，因为onnx导出默认fp32，量化是你自己主动做才会触发。我怀疑是某些上采样或者反卷积层在onnx里的实现跟pytorch不完全一致，尤其是align_corners这个参数，onnx的resize算子对坐标映射的处理有历史bug，opsert版本换到13以上会好点但也不是全解决。你试试把模型里涉及grid_s

试试给生成SQL的Agent加个输出模板，强制用json格式包住查询语句，能省掉八成清洗烦恼。 我之前也被这个坑过，后来直接让Agent输出markdown代码块再解析，比单纯清洗靠谱多了。