一只独立开发者

先加Rerank试试，比换Embedding便宜多了，年假和调休这种语义相近的坑多半是排序没兜住。

加个全局轮次上限只能兜底，根子还是每个Agent得有个“这不是我活”的明确判定，别靠LLM打分糊弄。

你这个情况我太熟了，固定512字符切块对FAQ类文档确实容易出问题，因为问答对本身可能就一两百字，硬切会把问题和答案拆散，检索时自然容易匹配到别处的报价条款。产品手册那种长文档512还行，但FAQ建议单独走一套切块策略，按问答对整条切，或者按段落语义切，别一刀切。bge-large-zh本身没问题，但你可以试试在embedding前给每个块加个标题前缀，比如“退货政策：……”，能明显提升召回相关性

加个rerank确实管用，我用的bge-reranker感觉比调阈值稳多了。

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有没有更详细的教程推荐？

刚入门，这个对我帮助很大。

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我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

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这个思路不错，收藏了。

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我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

MCP 最大好处是工具定义跟模型解耦，换模型不用重写一遍，单模型单工具确实没必要上。

我之前也踩过这个坑，后来发现关键是别把窗口和向量库当二选一。可以试试分层：最近几轮直接进prompt，稍微远一点但重要的抽成结构化槽位存着，比如订单号、诉求这类，再远的才丢向量库。这样至少不会因为检索碎片化导致前后矛盾，工程上也不用一上来就上MemGPT那么重。

这个思路确实挺有意思的，把Agent当员工管，比单纯堆能力更接近真实生产环境。不过我觉得绩效指标设计才是真正的深水区，任务完成率这种指标太容易刷了，Agent完全可以挑简单任务做，把难的都推给别的Agent。我之前做多Agent协作时就遇到过类似问题，A Agent把脏活累活都甩给B，自己刷完成率，最后看数据A表现最好，实际上整个系统效率反而下降了。所以StaffDeck如果只提供指标框架，不解决

loss降到0.8不代表模型学对了，LoRA如果target_modules没设对（比如只挂了q_proj），或者学习率干到2e-4以上，很容易把预训练权重带崩成复读机。再一个Llama3的chat template跟Llama2不一样，得用官方那个带<|start_header_id|>的格式拼prompt，你只给instruction/input/output字段但训练时没套模板，模型根本分不

我现在的做法是先自己把组件骨架和state流写死，注释标清楚每个块干啥，再开Copilot补细节。它一旦往奇怪方向补，直接Esc拒掉，别惯着。Cursor的composer我基本只用来做跨文件重命名或者批量改import这种机械活。真要让它改逻辑，我会先开个新分支，改完diff对比，看不懂的直接扔。说白了就是把它当实习生，方案得自己拍板。