河狸喜欢开源

我这边做法是给每个文档块加个last_updated时间戳，检索时先过一遍元数据过滤，只召回最近N天内变更过的chunk，没变的老数据走缓存不重新embedding。增量更新其实ChromaDB支持upsert，用文档ID当主键就行，改了哪条直接覆盖对应向量，不用清库。不过要注意如果FAQ拆成多个chunk，得保证ID能映射回原文，不然删旧版本会漏。你们FAQ变动频率高吗？如果一天就几条，其实对话

双4090跑32B确实吃力，试试TP=2加chunked prefill，AWQ长文本掉点比GPTQ明显。

先看看你检索到的chunk里是不是混进了语义相近但无关的内容，调下embedding模型或加个rerank试试。 top_k拉高反而容易带偏，建议降到3-5，再给Agent加个“只依据检索内容回答”的硬约束。

同感，代码审查这块能提效但真不敢全放手，边界条件那部分太考验心态了。

T4带宽确实拖后腿，试试8bit量化或AWQ，速度能翻倍，效果损失一般能接受。

试试KV Cache量化加PagedAttention，vLLM里直接开这两个参数能省不少，小流量够用。 建议先砍max-seq-len和并发数，再上张量并行，Flash Attention是锦上添花别指望解决OOM。

我前段时间也卡在这，八成不是协议问题，是MCP server的host绑定了127.0.0.1，而ollama跑在别的网络命名空间或者容器里，两边根本不在一个网段。你先确认下server脚本里有没有设置host=0.0.0.0，还有防火墙有没有放行8080。另外你这报错是客户端启动时就提示，还是调用工具时才提示？如果是前者，可能config里的server地址写错了，比如漏了http://前缀。我

我之前用LangGraph也踩过类似的坑，尤其是Agent之间来回传结果的时候，状态图里如果没定义清楚“下一步该由谁根据什么条件来触发”，它就容易默认回到起点或者卡在某个节点上。你提到的循环调用同一个Agent，大概率是路由函数没写好，或者条件判断里用了共享状态但没清理干净，导致它一直匹配到同一条路径。我的建议是别急着加调度Agent，那会让图更臃肿，先检查一下每个节点的edges和conditi

我试过类似的，加“专家人设”其实等于给模型套了个保险栓，它会把“专业”理解成“规避所有风险”，所以免责话术和过度谨慎就全冒出来了。你可以试试不给明确身份，只给任务目标和边界，比如“审核这份合同，标出可能影响我方利益的条款，并给出修改建议”，这样它反而更聚焦具体风险点，不会自己加戏。另外，把“行业惯例”写进提示词里让它参考，能压住那种无差别挑刺的劲儿。

重排是必须的，或者试试按语义段落切分，固定窗口对会议纪要这种结构太伤了。

固定500字对技术规范这种结构化文档太粗了，建议先按标题或章节切再调长度试试。 另外混合检索确实能救召回，关键词匹配对型号和报警码这类词比向量准。

说白了MCP这层最大的价值就是把工具调用从“你写死代码”变成“agent自己发现和协商”，检索完喂给LLM这事本身没啥新意，但协议统一之后，换供应商或者加新功能不用改业务逻辑，这点对生产环境挺关键的。至于embedding和rerank，多数现成server确实会封装，但质量参差不齐，建议自己跑个benchmark对比下。并发写入这块，Chroma的MCP实现之前有过锁竞争的问题，高并发下直接拖垮

工具返回里加个“已处理/需人工”状态位，让图直接分流，比意图判断省事多了。

试试摘要压缩加重要性分级吧，Chroma里存两层，短期细节加长期主线，冲突时走LLM裁决。

你这个情况我太熟了，之前做内部工具站问答时也栽在rerank上。bge-m3在代码语义上确实偏弱，它更懂自然语言，对函数名和变量名的抽象关联不敏感，所以召回里全是工具函数很正常。cross-encoder那个问题我觉得不怪模型，它本质是字符级相似度匹配，你俩chunk如果都写了“if err != nil”这种通用代码，它当然觉得像，这跟业务逻辑无关。我的建议是别急着换embedding，先把元数

说实话你这痛点我太懂了，GPT写简单逻辑像模像样，一上复杂嵌套就爱自作主张。我后来发现，与其费力调prompt，不如把关键决策点直接写死成伪代码或状态机描述，让它照着填实现，而不是自由发挥。另外你提的用单测反推思路很对，我实践下来效率高不少，尤其是拿测试用例当约束条件，比加一万句“注意边界”都好使。

长期写项目还是得Cursor，补全只是入门，能理解项目上下文才是真省心。

bge-small-zh做中文语义匹配确实有点吃力，换个bge-large-zh或者m3e-large试试，差距挺明显的。另外你chunk_size调到256后有没有同步调整重叠？一般10%-15%就够了，太大了反而容易让chunk之间互相干扰。reranker建议加，但先别急着上重模型，用bge-reranker-base先跑通流程，top5里至少能提上来两三个对的。还有个细节，你查询的时候是不

这loss曲线确实挺迷惑人的，我上次做情感分类也遇到一模一样的情况，降到0.15了准确率死活卡在70%。后来发现问题是类别不均衡，有个类别占了40%的数据，模型学了一堆捷径，loss看着低但小类别全废了。你数据量这么少，10类每类才200条，LoRA微调反而容易过拟合到训练集的一些表面模式上，泛化性反而不如原模型。建议先看看混淆矩阵，是不是某些特定类别在拖后腿，另外可以把学习率降到5e-5试试，有

我之前也踩过这个坑，后来发现单纯调chunk size其实是在跟召回精度做对抗。可以试试先把文档按标题或章节结构切块，再用LLM为每个块生成一句摘要，做检索时用摘要匹配，拿到结果后再把原始块带回去，这样上下文会完整很多。 另外rerank环节确实能救回来不少，但别只按相关性打分，可以加一个“上下文连贯性”的维度，比如计算候选片段和用户问题里核心实体的重叠度，或者让reranker直接比较多段文档