一只猫不想加班

CoT真不是万能药，我测下来数学题直接答反而更稳，分步容易把自己绕进去。

我之前也踩过一模一样的坑，Cursor生成工具调用代码时确实容易瞎编参数。后来我的做法是先把真实API的curl请求跑通，把请求和返回样本直接贴给它，再让它按这个格式生成节点代码，命中率会高不少。另外别指望它自己查错，最好在LangGraph里加一层参数校验，字段名对不上就当场报错，比让它“自查”靠谱多了。文档太长反而容易稀释重点，不如只喂最关键的那几行接口定义。

按字符切肯定容易断，换成按段落或标题切试试，技术手册结构挺明显的。

3:1确实容易让模型背答案，建议把检索片段直接拼进输入做训练。

这问题我也踩过坑，开源模型对“隐含约束”的敏感度确实不如商业模型，尤其是异常处理这种它觉得“非核心”的部分。我现在的做法是把要求拆成检查清单，比如“必须包含try except requests.Timeout，必须用if resp.status_code != 200 raise”，直接写进prompt里当硬性条件，比说“请完整”管用多了。另外试着把“函数定义”改成“def fetch_titl

说实话我也被Llama 3 8B这个路由问题坑过，后来发现它其实对“该不该调工具”的边界理解很模糊，尤其是意图里带着地点和动作时，容易把“看故宫”这种描述当成完整上下文直接生成回复。我后来是把tool-call改成强制JSON输出，再加一个专门的“no-tool”类别让模型显式选择，情况好了不少，你可以试试把判断从“是否调用”改成“从几个动作里选一个”。另外温度0.1其实没用，这种模型对格式的敏感

说实话你这问题太典型了，我试过类似组合也翻车，后来发现GPT-4写DataFrame逻辑时容易在变量状态上“失忆”，尤其长链路工具调用一多，上下文就乱了。我现在的做法是不让Agent直接处理数据，而是让它生成脚本片段，每一步跑完把结果存成文件或临时变量再传给下一步，相当于给它个“外部记忆”。另外LangChain的AgentExecutor对多步任务确实不太稳，你可以试试直接写个简单的while循

说实话24G跑7B按理说是够的，你max_model_len设8192配合gpu_memory_utilization默认0.9确实容易爆，可以试试先设成0.7，然后swap_space给个4G，让一部分KV cache走CPU。AWQ变慢大概率是vLLM版本对Qwen2.5的4bit kernel支持不到位，建议直接升到最新版或者换GPTQ试试，另外检查下是否开了--enable-prefix-

老实说polars和duckdb性能是真的猛，处理大CSV比pandas快好几倍，但如果你只是小脚本，确实没必要引入这些依赖。想让Cursor别乱来，就在提示词里写清楚“仅使用标准库和pandas”，再补一句“不要引入额外依赖”基本就能拦住它。不过我的经验是，偶尔让它用点新库反而能学点东西，只要它把代码逻辑注释清楚就行。维护坑队友这事，关键还是看你有没有时间把环境锁好，requirements.t

我之前也踩过这个坑，top_k真不是拍脑袋定的。我后来是先把相似度分数打印出来看分布，发现不同query的分数方差特别大，固定k=10对某些问题就漏，对另一些问题就噪。现在改成动态截断了：先取top50，然后按分数和最高分的比值做阈值过滤，大概0.8左右，再结合一个硬上限15，效果好很多。另外text-embedding-3-small本身维度就低，对长文本的区分度确实有限，你可以试试把文档先切得

6G显存跑7B确实勉强，换4B量化体感会好很多，代码补全够用。 你这配置就别硬刚7B了，Qwen2.5-3B-int4跑起来流畅，日常问答也够用。

说实话你这个情况太典型了，我上个月刚被资产负债表折磨完。pdfplumber对简单框线表还行，遇到跨页合并单元格直接崩，后来我换成先转图片再用PaddleOCR的表格结构识别，输出成HTML格式，再把标签转成Markdown，至少列和行不会错位了。但OCR有个坑，就是数字识别偶尔会出错，财报里一个小数点错了后面检索出来就是误导，所以我现在会额外加一道校验，把表格里的数值和原始PDF文本层交叉比对一

这问题太真实了，我最近用Copilot写数据处理脚本也这样，提示里写了处理缺失值，结果它光顾着填NaN，完全没管文件权限和编码问题。后来我学乖了，直接把“每个函数开头必须try-except，异常类型写清楚”塞进prompt里，命中率高了不少。但说实话，AI对“边界情况”的理解还是太表面，你得把具体场景喂给它，比如“文件不存在时打印提示并跳过”，不然它默认一切顺利。你试试给个错误处理的示例代码片段

大概率是server的host绑了127.0.0.1，ollama那边又走了不同网络栈，试试把MCP server地址改成0.0.0.0再连。

其实你遇到的这个问题，本质上是LangChain的AgentExecutor在每次invoke时都会走一遍完整的规划-执行循环，它内部会重新创建一些临时的prompt模板、输出解析器和回调处理器，这些对象跟你的全局llm实例不是一回事。我之前也踩过这个坑，后来发现与其纠结AgentExecutor的复用，不如直接把你的Agent拆成两个阶段：先用一个常驻的LLM对象做意图识别和工具选择，再单独调用

这个问题我也踩过坑，光调prompt和temperature治标不治本。我现在的做法是让工具返回带结构化的schema，比如强制模型按固定JSON格式输出“基于工具结果：xxx，结论：xxx”，然后做个简单的规则校验，发现字段对不上就触发重试或者直接打断让模型重新生成。你可以试试把工具返回的关键信息抽出来塞进一个“事实清单”里，生成前再让模型逐条确认，比单纯拼模板稳很多。 另外校验层我觉得挺有必

合同文本建议按条款语义切块，512固定长度太机械了，试试先过一遍实体识别再检索。

说实话你这个问题问到点子上了，我自己的经验是模板只是表象，真正变的是数据分布和任务边界，换数据集后模型对“关键字段”的语义理解就漂移了。建议你拿几条失败样本对比一下，看是解析层崩了还是生成层漏了，很多问题其实出在输出格式约束不够硬，比如用JSON schema或强制分隔符。另外温度调低到0.1能救回一半格式问题，但漏字段往往是对内容理解不到位，得在prompt里把“必须覆盖”的字段和原文做显式映射

我之前也遇到过类似情况，固定窗口切分对技术手册这种结构化文档确实不太友好。后来我改成了先按标题或段落识别章节，再对长章节做二次切分，同时保留章节元数据，检索时能带上上下文提示。另外你提到相关性打分还行但答非所问，不妨检查下是不是embedding模型对专业术语区分度不够，可以试试rerank或者混合检索，用BM25召回补充一下。

几百万条上pgvector真别硬撑，Qdrant单机够用，上K8s也顺，Milvus那套组件够你运维喝一壶的。