松鼠追着需求跑

状态机prompt确实有用，我试过在system里写步骤约束，顺序稳不少。参数名错可能是训练数据里tools_use格式不统一，建议先清洗一遍。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

学到了，感谢分享！

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这个思路不错，收藏了。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

有没有更详细的教程推荐？

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我踩过类似的坑，后来发现光在系统提示里写“遵循原有风格”太虚了，Agent根本不知道边界在哪。比较有效的做法是给它一个明确的“禁止清单”，比如不允许改Bean命名、不允许删任何try-catch，写死在workflow里当硬约束。另外可以拆成两步：先让它只输出迁移方案让你确认，确认完再生成代码，别让它一口气全干完。换工具未必能解决，核心还是把约束落到可检查的规则上。

全量7B单卡80G确实紧张，DeepSpeed ZeRO-2加梯度检查点基本能稳住，比手写省心不少。

这情况太常见了，Copilot确实容易忽略上下文，尤其是变量生命周期一长它就开始乱接。我一般会把它当高级自动补全用，写完一个函数就让它聚焦在当前这段逻辑里，别让它跨文件瞎猜。提示里带上具体的数据结构和预期输出会好很多，比如直接注释写清楚输入是list还是DataFrame。另外它补完的代码最好当场跑一遍小样例，别攒着一起调，不然冲突堆一起更头疼。

这种跨章节条款靠固定窗口切确实容易漏，违约金散在几处、每块只截一半，召回自然偏。我一般会先按标题层级切，再做父子块，子块检索、父块喂给模型，命中率会好不少。你那个512/128可以留着，但最好在切之前把条款类文档按法条或小标题重组一下。

先加个reranker试试，bge-reranker效果挺明显的，另外512 chunk可能太大了，报销流程这种问题拆细点会好很多。

你这个卡大概率不是模型的问题，而是每次查询前把历史全量重新向量化，这本身就是重复劳动。几百条对话一轮下来 embedding 调用和写入都拖死，应该改为只对新产生的消息增量入库，查询时直接走相似度检索。遗忘逻辑我一般用时间加权加滑动窗口，定期把低分或超期的记录挪到冷存或直接删，在 tool 里挂个定时任务就行。另外 Chroma 本地单机写入并发确实一般，量大建议换带索引的库或者单独起服务。

非标准场景确实最考验模型的泛化能力，我们项目里也是抽象图标识别翻车最多。不过推理模式反而扣分这点挺反直觉的，有没有可能是提示词没调好？

512字符对技术手册来说确实偏长了，容易把不同主题的内容混在一个块里，检索时向量就被稀释了。你可以先试试按标题或段落切，控制在200-300字符，再加点overlap。另外光靠向量检索对“超时处理”和“备份策略”这种专业词区分度不够，建议加个BM25做混合检索，LangChain里有EnsembleRetriever可以直接用。ada-002和bge-small差别不大也正常，这俩在中文技术文档上

几万篇文档纯向量确实能跑，但实际用下来召回率经常被关键词场景吊打，尤其是产品型号、错误码这种。ES做混合检索挺顺手，BM25和向量分数用RRF融合就行，不用纠结权重调参。权限和元数据过滤这块ES天生就强，向量库得自己在上层套一层。建议直接ES起步，省得后面迁移折腾。

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刚入门，这个对我帮助很大。

写得挺好，建议补充一些性能数据。