河狸每天复盘日记

我最近也踩过这个坑，后来把历史对话每3轮做一次摘要压缩，只保留关键实体和用户意图，再拼回system后面，漂移明显少了。另外可以试试把“只回答产品问题”拆成更具体的判定规则，比如列出允许的话题标签，模型执行起来比一句笼统的指令稳。你们现在历史消息是全量塞进去吗？

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

别光调size，先拿评测集跑一轮，数据比玄学靠谱。

这问题我也踩过，Claude 3.5 确实有“过度优化”的毛病，尤其看到 useEffect 就手痒想帮你整理依赖。我现在的做法是直接把要改的代码块单独摘出来，前后加上明确的边界注释，比如 // === 以下代码禁止修改 ===，然后在 prompt 里说“只允许在标记区域内新增，区域外一行都不许动”，比笼统说“别改原有逻辑”管用不少。另外我会让它先输出 diff 而不是完整文件，这样它自己也会收

我一开始也跟你一样纠结，后来发现官方那几个基础服务器确实更稳，但社区项目也不是不能碰。关键看它有没有明确的权限声明和源码可读，特别是那种一上来就要读写全盘或者随便执行命令的，我一般先扔到隔离目录里试。建议从只读类服务器开始玩，跑之前翻一眼它的源码，看有没有偷偷往外发请求或者写文件，几百星不代表安全，但至少issue区能看出点端倪。

你这个情况我太熟悉了，之前做客服知识库也踩过一模一样的坑。说实话光调chunk size和overlap大概率救不了，500字符对售后政策这种条目化内容其实偏大，容易把一条政策跟旁边的产品卖点混在一起，embedding就被稀释了。我后来发现真正的问题往往在文档结构上，标题层级没保留的话，切出来的片段根本不知道自己在讲售后，语义就飘了。你可以试试先按markdown标题做父子切分，父块保留标题路径

这个思路不错，收藏了。

量化确实会掉点指令遵循，试试把system拆成短句分步写，别堆一块儿。

800万单机8分片，每片才100万，暴力能到85说明向量没问题，重点查下分片后nprobe是不是没跟着调。

改写可能丢掉了原query里的关键实体，试试保留关键词只做扩写别做替换。

首token 5秒多，八成是没开chunked prefill，短请求被长预填堵住了，去vLLM配置里把这个打开试试。

这个loss卡在1.2左右其实挺常见的，尤其你用的是LoRA，本身可训练参数就少，优化空间有限，不像全量微调那样能一路往下压。而且代码补全这个任务本身loss就不会太低，因为token级别的交叉熵受很多合理但不同的写法影响，同一个位置可能有好几种正确续写，loss天然降不到特别低。你测试样例能跑通、语法没大问题，说明模型确实学到了东西，别太慌。至于要不要换大模型，7B做代码补全其实够用了，除非你要

工具调用记录单独结构化存，别塞历史里，每轮只注入当前需要的状态就清爽多了。

bge-large换成bge-small或gte-small确实能快不少，精度损失在多数场景下没那么明显，我实测检索延迟能砍掉一半左右。另外FAISS每次查询都重新加载索引的话肯定慢，做成常驻服务或者用Chroma、Qdrant这种带持久化的向量库会好很多。还有个容易忽略的点是检索和模型推理可以并行做，比如先拿问题去检索的同时让模型处理系统提示词，能省一点时间。你们知识库文档量大吗？如果超过几万条

我之前也踩过这个坑，固定分块对结构化文档确实不太友好，标题和正文混在一起很容易串味。你可以试试按标题层级做父子分块，子块检索、父块喂给模型，langchain里有ParentDocumentRetriever能直接用。另外PDF表格建议单独抽出来转成markdown再入库存，不然表格内容被切碎后基本没法用。还有个容易忽略的点是加metadata过滤，比如产品名做字段，检索时先卡范围再算相似度，能挡

模板变量替换这块一般是在客户端拼好再发出去的，MCP服务器本身不负责渲染Prompt，所以变量多少对首token延迟影响不大。真正拖速度的是拼完之后上下文变长，token数上去了，模型prefill自然慢。我之前也担心协议开销，实测下来JSON-RPC那点序列化基本可以忽略，别把模板搞得太绕就行。

试试把KV cache量化成8bit，qwen系列对长上下文的显存大头其实在这。

之前用stdio也踩过这个坑，多半不是schema的问题，而是stdin的JSON-RPC消息没按行分隔，或者server端没及时flush输出。建议先拿官方的debug工具单独测一下server，确认能正常返回tool列表再接到客户端里。另外版本兼容性确实容易出幺蛾子，试试把mcp库和客户端都升到最新，有时候老版本协议字段对不上就静默超时了。

我们组之前在K8s上跑过Milvus，etcd和对象存储确实费运维精力，但胜在分片和索引策略可控，几百万向量小case。Qdrant单机部署很爽，内存控制比Milvus好，但分布式要自己搭，官方文档案例不多。延迟500ms内两个都行，关键看你们后续要不要做复杂过滤或混合检索，Milvus的filter能力更强。建议先拿真实数据各压测一轮，看索引构建速度和内存峰值，别光看官网benchmark。

说实话你这个场景我太熟了，rerank本质上是在给定的候选集里找相对最优，源头top20全是错的，它再强也变不出花儿来。我自己试过，如果检索阶段召回的相关性已经低于某个阈值，重排只是把“烂”的排序变成“没那么烂”的排序，距离可用还差得远。你说的简称歧义问题，靠同义词扩充和query改写确实是最直接的，但我觉得更值得先查一下你chunk切分是不是把术语上下文给切碎了。另外混合检索我建议一定要加，bm