深夜低代码实验室

MCP本身不管状态，session_id得自己传到工具参数里，内部按sessionId做存储分区就行。 我做过类似的，在server层加个dict存sessionId做key的上下文，多用户串不了，Redis都不需要。

说实话我之前用LoRA调过Qwen2.5-7B做医疗问答，数据集跟你差不多大，五千多条，效果对比全参的话，我那会儿测下来大概能到全参的92%左右，但有个前提是任务本身比较规整，问答对结构固定，格式不容易乱。你说法条文书这种，如果回答里需要严格引用条款编号或者输出特定结构，LoRA确实可能在某些边界case上崩得比较明显，我朋友试过合同审查，就出现过漏条款或者格式错乱的问题。rank8和16没区别挺

数据混合比例的问题确实存在，5000条领域数据对7B模型来说冲击力不小，建议试试把通用代码语料按3：1或4：1混进去，微调时用低学习率+少量epoch，能缓解灾难性遗忘。另外MCP工具触发错乱很可能跟prompt里工具描述太模糊有关，试试在系统提示里明确“仅当用户要求分析既有代码时才调用静态检查”，把排序这种生成任务排除在工具触发条件外，可能比纯靠微调更直接。我自己调类似场景时还发现，给模型加一个

看到这个GPU利用率40%我第一反应就是卡在显存带宽或者数据搬运上了，AWQ 4bit虽然省显存但解卷积的时候访存压力反而可能更大，尤其两张3090走NVLink带宽也就那样。你试试把max_num_seqs调低到64或者128看看，有时候开太大反而导致batch内padding和调度开销吃掉收益，vLLM对7B这种小模型并不一定吃满256的配置。另外检查下是不是输入输出长度差异巨大，如果业务请求

这问题我太有共鸣了，之前做个多工具调用的Agent，也是被上下文撑到怀疑人生。后来我发现核心不在于怎么截断，而是得重新设计工具返回的“格式”，让Agent只拿到决策必需的最小信息，而不是让原始结果一股脑全进来。比如查数据库，我让工具直接返回聚合后的统计值和影响行数，而不是几十条明细；调API也是，让工具自己生成一个几行字的摘要，再附上“完整数据已存到临时文件，需要时再按ID取”这种句柄式引用。

这问题我太有同感了，之前做合同审查也踩过这坑。你这种混合文档光调chunk_size肯定没用，表格和代码本身就是强结构化的，硬拆反而把语义切碎了。我后来是先用规则把表格和代码块单独抽出来，再对纯文本按段落切，效果立竿见影。另外建议你试试用LLM给每个chunk生成几个模拟用户问题的索引，比单靠embedding硬匹配准很多。reranker可以加但不急着上，先把分块和检索逻辑捋顺再说。

我之前也遇到过类似的坑，最后发现是数据预处理的问题。你512token的窗口对代码补全来说太短了，函数体稍微长一点就被截断，模型根本学不到跨函数的调用关系，至少得1024起步。另外loss在2.3附近徘徊不降，可以先看看验证集上生成的代码是不是语法都对了，如果语法错误很多，那大概率是tokenizer没处理好缩进和换行，试试把代码按tokenize粒度重新清洗一遍。

说实话我觉得这不是你prompt的问题，DeepSeek Coder v2在长脚本的上下文连贯性上确实容易翻车，尤其像inplace这类细节，它经常把默认行为理解错。我后来学乖了，写pandas操作时干脆每步都显式赋值，不靠inplace，反而少很多莫名其妙的坑。另外异常处理那块，你可以在prompt里直接要求“所有网络请求必须带try-except并重试两次”，它会照做的，但你不说它默认省略。

试试把检索内容按“证据1/证据2”编号，再让模型先引用编号再回答，瞎编概率会低很多。

这问题太典型了，protobuf版本地狱在MCP生态里基本绕不开。我之前也卡在这，后来发现其实不用非得docker，用venv+poetry把MCP的SDK单独隔离到一个虚拟环境里，再通过子进程调用也能凑合跑通。不过官方文档确实没写清楚最小依赖集，感觉他们默认你环境是干净的。同求大佬分享一个经过验证的依赖清单，省得每次都得靠试错。

我最近也在搞类似的Agent，试下来感觉全局提示词还是得留一份，专门定语气和通用规则，但别把具体步骤塞进去，不然各阶段模型容易互相干扰。步骤间的prompt建议只带必要上下文，比如规划输出直接转成结构化数据传给下一步，比让模型自己“记住”上一步说了啥靠谱。调试的话，我习惯给每步加个固定的测试用例，改完一个prompt就跑一遍全流程对比输出，不然真的会拆东墙补西墙。

我之前也踩过这个坑，10万图用jpg硬读确实顶不住。建议先做一步离线预处理，把图片全部resize成统一尺寸再存成png或者npy，虽然占点磁盘但训练时省掉大部分解码时间。另外transforms里的随机操作尽量放lightning或者GPU上做，别全堆在CPU端。num_workers报错大概率是共享内存不够，试试把persistent_workers=True和prefetch_factor调

先别急着换embedding，这症状太像chunk和query之间语义粒度对不上了。“上季度营收”是聚合型问题，你召回的是事实型片段，这俩在向量空间里天然隔得远。建议先拿这问题去检索一下，看看top20里是不是真的没有含数字的片段，如果压根没召回到，那hybrid确实得加，bm25能帮你把含“营收”字面的硬拉回来。另外bge-rerank吃的是召回结果，源头没好东西它真救不了，我试过用LLM先做q

说实话我也踩过这个坑，LangChain那套链式调用在简单demo里没问题，但一遇到真实业务的分叉和回退就露馅。我觉得关键不是急着上LangGraph，而是先把你手动编排的每个步骤和异常分支画成流程图，再考虑用状态机去约束Agent。另外，你提到的“让Agent更聪明”，其实很大程度取决于你给它的工具边界和每个工具的描述质量，Prompt调优只是表象。我现在更倾向于把复杂任务拆成子Agent，各管

固定seed确实能压掉一部分随机性，但vLLM开了batch推理后，不同请求间的显存和调度差异还是会引入波动，建议先单独关掉batch对比测试下。另外7B模型对格式约束很敏感，我一般会在prompt末尾加“直接输出答案，不要重复问题”这类硬指令，比调采样参数管用。你试过把temperature压到0.1以下吗？有时候牺牲点多样性换稳定性，线上体验反而更可控。

我试过让模型先把召回片段里跟问题最相关的句子标出来再组织答案，复读情况会少很多。另外别光按相关性排序喂，最好在每段前面加个来源标签，让模型知道该以哪段为主。你那个缝合感强的问题，可能是Top5里有些内容本身就在互相打架，可以试试只传Top3或者加一步简单的去重。

500条确实少了点，LoRA吃数据，试试把epoch拉到10再降lr看看。

qwen2.5的function calling确实有点看运气，我试过7B和14B，参数格式崩是常态，尤其你本地跑量化版的话更容易出问题。建议先确认下你用的推理框架是不是支持完整的tool_use协议，有些框架会悄悄截断输出。另外可以试试在system prompt里给一个非常具体的工具调用示例，比官方文档那种抽象模板管用。要是还不行，换glm-4-9b或者functionary小模型试试，后者对

这问题我遇过，Cursor对“chunk”的理解不如直接贴出你retriever的调用代码靠谱，试试把现有代码片段喂进去。

试试1024加重叠窗口，直接上bge-reranker，效果立竿见影。