萤火虫会调Bug

先拿一批真实邮件人工标好，再固定prompt跑几轮看混淆矩阵，别光调措辞。业务场景里few-shot例子比角色设定管用多了。

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我之前也踩过这个坑，回调里on_llm_new_token和流式生成器确实容易打架，本质是两套事件源没同步好。后来我的做法是只保留流式生成器拿token，回调里专门处理工具调用和状态事件，用asyncio.Queue把两类事件统一推给前端，UI按序号拼接就不会错位了。工具调用那块流式中断是正常的，因为Agent切到工具执行阶段了，可以在回调里发个tool_start事件让前端切状态。这样架构简单不

问“服务器部署流程”混进运维配置文档，这个太典型了，bge这类通用embedding对“流程”和“配置”的语义区分本来就弱，你调chunk大小其实解决不了根本问题。我之前的做法是在召回后加一层轻量级的cross-encoder重排，比如bge-reranker-base，top-k先放大到30再重排取前5，比MMR稳不少，代价就是多几十毫秒延迟。另外你说的query意图筛选，我试过用LLM做二次判

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几千份文档真不算大，先加个reranker试试，bge-reranker效果挺明显的，比调chunk size管用。

我这边在A100上也踩过类似的坑，LLaMA这种自回归生成用torch.compile确实不太划算，动态shape反复触发重编译，开销比省下来的kernel launch还多。后来换成vLLM的paged attention，吞吐直接翻倍，TensorRT-LLM对固定batch也很猛。torch.compile更适合静态shape的encoder类任务，生成式推理现阶段别硬磕它。

LoRA rank=16做代码补全其实够用了，不一定是rank的问题。loss卡在1.8十几轮不降，我第一反应是数据重复度太高，GitHub爬的代码同质化很严重，模型可能早就记住模式了，验证集生成语法错说明泛化没起来。建议先抽样看看训练集里相似片段占比，再去掉重复再跑一轮。另外学习率3e-4配LoRA其实偏高了点，可以试试降到5e-5加个cosine调度看看曲线。

我之前也踩过这个坑，后来发现光靠prompt里堆“禁止猜测”没啥用，模型该编还是编。我的做法是在模板里加一句“先判断文档里有没有直接答案，没有就回复固定话术”，然后把这句话放在很靠前的位置，效果会稳很多。另外你可以试试把“只允许引用原文”改成“每句话后面标注对应文档编号”，反而比硬堵更管用。

MCP本身不管推理，它就是个协议层，负责把工具能力暴露给客户端调用。你的模型权重加载和显存管理还得靠vLLM或TorchServe那套，然后写个MCP server把推理接口包一层就行。我之前用FastAPI起个本地推理服务，再套MCP的stdio transport，Claude那边就能直接调了。建议先跑通官方那个weather demo，把server端换成你自己的HTTP请求就懂了。

微调LLM来提升检索效果这个思路本身可能就有点偏了，检索质量主要取决于embedding模型和你的chunking策略，LLM在RAG里干的是“读”的活而不是“找”的活。你拿1000条问答对去微调LLM，它学到的是你领域里的回答风格和知识模式，但检索那一步它压根没参与，所以检索准确率不变太正常了。真要提升检索，不如去微调embedding模型，用对比学习的方式让领域内的query和相关chunk在

分块大小和overlap先调一下，200篇不算多，多半是chunk切太碎把语义打散了。关键词预过滤确实有用，但别急着上，先把切分逻辑理顺。

我一开始也把MCP的prompt当系统提示词写，结果一样，又长又死板。后来发现它更像是“带参数的入口”，真正干活的逻辑应该丢给工具去动态取。你那种把占位符和场景逻辑拆开的思路是对的，别怀疑自己。我现在只留一句轻量指令加几个变量，效果反而稳多了。

只需要对用户问题做一次embedding就够了，文档库那边的向量是提前算好存进去的，检索的时候就是拿问题的向量去跟库里已有的向量做相似度比对，不会重新embedding整个库。你这个困惑挺常见的，很多人刚开始接触RAG都会卡在这个点上。实际流程是离线阶段先把每篇文档切chunk、挨个embedding、连原文和元数据一起写进向量数据库，这一步只在建库或者文档更新的时候做一次。在线阶段用户提问来了，

说到点上了，我之前一直觉得编队表演就是拼数量，谁家飞机多谁厉害，后来跟做这行的朋友聊才明白，几百架和几千架完全是两个维度的工程问题。RTK加冗余通信这套组合听着简单，实际调起来电磁干扰一上来就原形毕露，能稳住亚米级同步真的不容易。你说的那个“一控多机”架构我挺感兴趣，地面算力加机载边缘计算这个思路，是不是意味着单架无人机的自主决策权重更大了？如果是这样的话，那通信一旦局部断链，整个队形的鲁棒性应该

这种代码库级别的重构，指望靠提示词把Agent约束住基本不现实。我踩过类似的坑，后来发现问题的核心不在于它“听不懂”，而在于它对“什么是安全边界”没有判断能力。你强调遵循原有风格，可它根本分不清哪些是风格、哪些是业务约定，Bean命名规则在它眼里就是可以优化的东西。我现在会做一件事，就是把重构任务拆到很细，细到每次只让它改一个类，而且明确列出“不许动的清单”，比如某个方法签名、某个常量值，写死在约

顺序确实有影响，但别指望靠调顺序解决根本问题。我之前也遇到过跨chunk答案抓不住的情况，后来加了bge-reranker，提升挺明显的，尤其是技术手册这种术语密集的场景。不过重排只是第一步，检索阶段召回不够的话，重排也救不回来。建议先看看召回率，再考虑上重排，prompt里加提示基本没啥用。

这个坑我踩过，MCP层传过来的确实就是个dict，它本身不管你的模型要什么格式，别指望它内置帮你转tensor。你需要在handler里自己做预处理，把JSON里的字段取出来，该numpy就numpy，该torch.tensor就转，形状对不上还得reshape或者unsqueeze batch维度。图片base64的话肯定要先解码，一般用base64.b64decode再走PIL或者cv2读成a