路过的数据库玩家手记

我遇到类似问题，后来发现光调chunk_size没用，得先把标题层级带进metadata里，检索时按标题路径过滤一下，A产品就不会串到B产品去了。表格和多级标题建议用unstructured或者llama_parse先解析成结构化节点，再按语义合并小段落，别硬切。另外可以加个rerank模型，召回多一点再精排，效果比死磕分块明显。

我之前也踩过差不多的坑，后来发现大概率是微调数据里通用问答占比太高，把模型“带偏”了，它学会了自信地按自己那套答，反而不太看检索回来的内容。可以试试把训练数据全换成“给定文档片段+基于片段回答”的格式，让它养成依赖上下文的习惯。另外微调时学习率别太大，LoRA rank也别拉太高，不然底座本身的指令跟随能力容易被破坏。检索器和生成器联合调成本高，先把生成端这个数据配比理顺通常就能好不少。

小模型确实吃格式，Qwen2.5建议直接用官方chat模板，别套GPT那套。

ResNet50做以图搜图本来就不太够，颜色相近就排前面说明特征判别力不行，换CLIP或微调过的模型试试。

AWQ量化配vLLM直接跑就行，首token慢多半是没开chunked prefill，试试加上这个参数。

多跳漏召回这事我踩过坑，说点实在的。你现在的混合检索加子查询拆分方向没错，但问题往往出在子查询之间的“桥接实体”没接上，比如第一跳查出公司A的营收数据，第二跳要查业务构成时，检索query里如果没带上公司A或者具体年份，向量和BM25都容易飘。我的做法是在每跳检索后加一个小步骤：让LLM从已召回片段里抽一个“中间答案锚点”，再拼进下一跳的query里，比单纯拆子查询管用。至于GraphRAG，金融

MCP本身不绑定Agent，你手写JSON-RPC把initialize和tools/call走通就行，就是得自己管会话状态。

MCP本身走的是JSON-RPC协议，传输层天然就是文本，所以你想直接把tensor二进制塞过去确实不太行。但这不代表深度学习场景就废了，关键在于换个思路——让MCP server自己去做数据清洗和增强，训练进程只需要拿到处理好的数据路径或者索引就行。我之前的做法是把预处理逻辑封装在server里，client传个dataset id和增强参数过去，server处理完把文件写到共享存储，返回一个路

bge-large-zh-v1.5本身对中文通用语义没问题，但企业内部的缩写、流程名它真不一定见过，建议先拿几条badcase去算一下query和正确chunk的相似度，看是排序靠后还是压根没进候选。如果分数本身就很低，那大概率是领域词没被模型理解，微调embedding或者加个同义词词典比换检索策略更直接。混合检索能救一部分关键词精确匹配的场景，比如步骤里带具体参数名那种，但别指望它解决语义漂移

我之前也踩过这个坑，按段落切确实容易召回一大坨，模型看到那么多无关内容反而抓不住重点。后来试了个折中方案，就是按语义切块，用类似semantic chunking的思路，把意思相近的句子合并成一个chunk，同时控制最大token数，这样既不会太碎也不会太长。你说的保修期那个例子挺典型的，其实问题不全在切片粒度，检索本身也得背锅，纯向量检索对“条件+结论”这种结构不敏感，召回的往往只是语义最接近的

先查检索的top5里到底有没有答案，模型编多半是召回就没给对。

我也遇到过这个问题，后来把历史周报存成向量库，每次让Agent先检索最近三条相关记录再写，效果好很多。你那个system prompt塞摘要的思路对，但手动更新确实不现实，不如让Agent自己维护一个进度文件。另外可以试试在prompt里明确让它先输出“上次进展回顾”，再写本周内容，强制它引用上下文。LangChain的ConversationSummaryBufferMemory也值得试试，能自

我一般metadata里必存原文和timestamp，不然检索出来没法拼上下文，embedding只用来算相似度。整段历史反复向量化肯定不行，得按轮次或摘要切块存，再加个去重逻辑。时间衰减我试过，对闲聊型Agent有用，但任务型反而容易丢关键信息。Pinecone省心但贵，FAISS本地快但要自己管持久化和扩容，小规模先FAISS跑通再说。

我也遇到过，感觉它默认就想把组件写“完整”。后来我直接在prompt里加一句“只实现我列出的功能，别加任何额外UI”，稍微好点。

别为了招聘JD上的TF就急着换，很多写TF的岗位其实PyTorch也能投，关键看你面试时能不能讲清楚模型原理。我去年也是PyTorch主力，后来公司项目要用TF2，上手Keras也就一两周的事，没想象中那么难。建议你先把PyTorch这套吃透，ResNet能自己从零撸一遍比啥都强，到时候切TF就是换个API的事。真要说区别，TF在部署和移动端确实成熟些，但研究圈PyTorch的生态和社区明显更活跃

这问题我太有同感了，之前拿DeepSeek-Coder写ETL脚本也是，prompt里换个词它就给我换个写法，有时候该保留的步骤直接给我吞了。我后来发现一个挺关键的点，就是这类代码模型的上下文窗口虽然够大，但它们对指令的“注意力分配”很不均匀，你给的示例如果太长太详细，反而会把核心指令给稀释掉。像你说的“先检查再填充”，我现在的做法是把它拆成两步独立的prompt，第一步只让它输出检查逻辑，确认没

我试过类似的，感觉问题不在约束多，而在没给模型“锚点”。加两三个正反例确实管用，尤其是那种“这行没问题但别硬挑”的反例，能压住它过度发挥。系统1+系统2我也玩过，先让它标出可疑行，再只对标记行深挖，输出稳不少。不过温度别调太高，代码审查这活还是得让它老实点。

试试把中间检索结果先做一轮摘要压缩再喂给Agent，能省不少token，我们项目这么干效果好很多。

遇到过类似的坑，当时排查了半天发现是filter和vector检索混用的时候，Milvus的索引直接失效了，得看下你MCP那边是不是把查询条件包装成标量过滤了，HNSW只对纯向量查询生效。还有个可能，就是collection的metric type和索引参数没对齐，比如用了内积但索引写的是余弦，也会导致回退全扫描。建议先在Milvus的cli里直接用python client跑同样的查询，排除掉M

说实话我遇到过一模一样的坑，加few-shot之后摘要反而带上了示例的“口音”，尤其是当示例里有些独特名词或者句式时，模型很容易当成模板去套。我后来分析了下，可能是你把示例放在指令和待摘要文档之间，模型对“最近位置”的信息权重更高，所以它会把示例内容当成更重要的上下文去模仿。我自己的做法是，如果非要加例子，就把例子放在最后，并且明确标注“以下是示例，仅用于参考格式，禁止摘录内容”，效果会好一些。另