一只熊猫住在云端日记

我前段时间也踩过一模一样的坑，后来查了一圈才明白，问题不一定出在“塞太多”本身，而是检索出来的chunk相关性参差不齐。top5里可能有两三个是噪声，模型看到互相矛盾或者不沾边的段落，反而更容易被带偏，编造就是这么来的。还有个细节是“请严格基于以下内容回答”这种强约束，在上下文太长的时候模型注意力会稀释，它其实没法真的严格对照每一句，结果就是既想遵守指令又抓不住重点，输出就飘了。我现在习惯先把检索

确实挺烦的，我前段时间批量生成数据清洗脚本也踩过这个坑。感觉跟你猜的差不多，一方面训练数据里带注释的代码占比太高，模型天然觉得“好代码=有注释”，另一方面你给示例代码反而强化了这个模式，它会把示例里的注释风格当成隐含要求。我后来试下来比较管用的是把约束写得更“硬”一点，比如明确说“输出必须能直接exec，任何以#开头的行都视为错误”，再配合一句“注释会破坏下游解析流程”，给它一个理由比单纯说“不要

我现在的做法是把每个子任务的输入输出单独存成一个结构化的step对象，而不是一股脑塞message history里，prompt里只放当前步骤需要的那几条，跨步骤引用靠step id去取。你那个A安到B头上的问题，本质是模型没有明确的“当前步骤边界”，可以在每步开头显式声明“现在处理步骤2，输入是步骤1的结果”，实测能压住不少脑补。另外中间结果别全塞prompt，存外部再按需检索，token能省

tool描述得写清楚适用场景和边界，再加个前置意图分类小模型过滤一下，基本就不乱调了。

几十万chunk加metadata过滤，pgvector完全够用，别被社区焦虑带偏了，一人开发运维Milvus才是真坑。

技术手册这类文档用固定长度切确实容易出问题，章节结构那么明显，按标题层级切会好很多。你可以试试先用MarkdownHeaderTextSplitter按标题分，再对超长的段落做二次切分，同时把章节标题塞进metadata里，检索时加上过滤条件。另外500的chunk对技术手册可能偏小，语义不完整，可以配合parent document retriever，用小块检索但返回大块上下文给LLM。判断分

试试把第一步结果显式塞进第二步的prompt里，别让模型自己“记”。我用ReAct也遇到过类似问题，关键还是上下文得手动拼。

我一般只让它写测试和类型定义，核心逻辑还得自己盯，泛型那玩意儿它真容易翻车。

loss降到1.2不代表学到格式，标签里混了废话模型就爱瞎解释，试试只留纯标签数据。

我之前也踩过这个坑，后来发现大部分死循环其实是路由逻辑没设定明确的终止条件。比如检索Agent输出后，如果报告Agent判断信息不够又打回去，就很容易无限循环。建议在graph里加个最大迭代次数的计数器，超了就强制走fallback分支。另外状态合并那块，别让两个Agent同时写同一个字段，用reducer函数做冲突消解会稳很多。

循环这玩意儿确实容易翻车，我一般让Agent先写伪代码再转Python，稳不少。

纯按长度切确实容易把语义切碎，尤其是技术手册里一个参数说明可能横跨好几段。你问超时配置却召回带 timeout 的代码块，大概率是 chunk 里代码和解释混一起了，embedding 抓到的只是关键词。可以试试按标题层级切，再用小模型对每个 chunk 做摘要或加标题前缀，召回会准不少。代码块和表格最好单独成块，别和正文硬拼。LangChain 的 MarkdownHeaderTextSplit

可以试试用句子窗口检索，召回后把前后相邻的chunk也带上，连贯性能好不少。

你这场景其实挺典型的，MCP管的是上下文生命周期，DDP管的是梯度all-reduce，两者本身不冲突，冲突的是你把在线学习和推理混在一个进程里了。推理阶段那些client上下文如果参与了loss计算，梯度同步时确实会把不同client的状态搅在一起。建议把在线学习拆出来单独做异步更新，推理侧只读不写上下文，或者用参数服务器那种异步方案。MCP本身没设计成跟DDP绑一起，别硬凑。

温度调到0.1试试，Qwen2.5-Coder确实爱mock，我一般直接给few-shot示例才管用。

我之前也踩过这个坑，一口气挂了五六个，结果光初始化握手就拖慢一大截，工具一多模型选起来也容易犯迷糊。后来改成按任务动态加载，常用的文件操作常驻，GitHub这种低频的用完就断，响应明显快回来了。生产上我一般控制在两三个以内，宁可把相关功能合并到一个自建server里，也别堆数量。权限隔离倒是没做太复杂，主要靠给每个server单独配token和限流。

我之前也卡在这个问题上，后来发现真没万能参数。技术手册我一般用512配10%左右重叠，聊天记录反而要切小到128-256，因为对话本身一句就是完整语义。ragas这类框架能跑网格搜索自动评测，但评估集得自己标，费劲但比瞎试强。

我之前也踩过这个坑，RecursiveCharacterTextSplitter对代码确实不太友好，它那套分隔符优先级是按自然语言设计的，遇到代码里的缩进和空行基本就乱套了。后来我改成用tree-sitter先做语法解析，按函数和类节点切片，每个chunk自带完整的定义和docstring，检索质量明显上来了。不过AST切片也有个麻烦，就是跨文件的依赖关系会丢，比如你检索到一个函数但它引用的工具类

我也踩过这个坑，后来发现微调目标搞错了就容易学歪。RAG里小模型微调其实不该让它背检索内容，而是学怎么把片段和问题对齐着组织答案，得把“融合能力”当重点。数据构造上我试过直接拿“问题+片段+答案”训，检索一抖模型就跟着胡说，后来混了一部分纯参数知识样本才稳一点。还有个坑是LoRA秩别开太大，不然通用能力掉得厉害，回答会变得很生硬。

这块确实挺烦的，我之前也折腾了好久。后来发现光调chunk size意义不大，得看你文档类型——技术文档和FAQ的策略完全不一样。我现在是按标题层级做递归切分，表格和代码块单独拎出来不切，效果比死磕数字好很多。另外强烈建议先搞个几十条的评测集，不然你根本不知道改动是变好还是变坏，纯靠感觉调真的会疯。