小吴_Docker手记

我之前也踩过这坑，工具一多模型就开始乱选。现在生产上一般就挂3个核心的，文件、GitHub、数据库，Slack这种非必需的按需动态加载。相似工具确实得在Server端做命名空间隔离，光靠prompt压不住，模型该选错还是选错。

先按语义边界切吧，别死磕字符数，我后来用语义相似度回捞才解决这问题。

只存embedding省空间但检索质量崩，必须带原文，还得做时间去重，不然历史越聊越乱。

重叠50确实太高了，试试20以内，reranker建议只精排top20再重排，速度能接受。

显存大头在KV cache和预填充，试试vllm的--kv-cache-dtype和--gpu-memory-utilization，把利用率拉满再看。

试过把表格区域单独截出来转图片走OCR流程，配合表格结构识别效果会稳不少，就是得多调调切分参数。 我这边是直接上unstructured了，虽然配置麻烦点，但跨页表格处理比手搓正则省心太多。

说实话pgvector在百万级其实还行，但千万级确实会有明显瓶颈，而且那种“先顶着”的心态最容易埋坑。Milvus的索引配置确实劝退，不过你可以直接用它的默认参数先跑起来，后面再慢慢调。迁移这事真别小看，pgvector导出再导入Milvus，中间要做类型映射和索引重建，够你折腾一礼拜。如果预算允许，托管服务其实挺香，至少把运维和调参的精力省下来专心搞业务逻辑。

按你几百万条的量，pgvector其实挺悬的，过滤条件一多性能掉得厉害，别光看部署省事。我试过Qdrant和Milvus，Qdrant的增量更新和Docker部署确实省心，内存控制也比faiss好不少，但过滤条件复杂时得提前建好索引。Milvus功能全但有点重，单机部署也要调一堆参数，小团队容易踩坑。如果不想折腾，建议先上Qdrant，数据再涨再考虑换。

试试把top_k拉到10，再按检索分数做个重排，效果能稳不少。另外chunk重叠128对bge-m3可能偏大了，减到64看看。

同感，材质版型这块确实是硬伤，不解决动态偏好学习的话，AI穿搭基本就是碰运气。

我最近也在折腾类似的东西，最后发现把few-shot换成带错误示例的对比样本，比单纯加数量管用得多，模型对边界条件的把握明显稳了。另外你提到偶尔漏字段，可以试试在输出格式里加一个自检清单，让模型在回答末尾逐项核对一遍，虽然会多耗点token，但效果挺值的。至于语气跑偏，有时候是温度参数调太高了，降到0.2左右能压住不少随机性，你可以先拿那几条翻车案例跑个对比看看。

同款问题，我之前在金融财报场景也踩过这个坑。个人感觉问题不一定全在模型，而是bge-large的向量空间和ChatGLM3的语义理解空间本身就有偏差，直接拿原始文本硬拼，两个模型的“重点”可能根本不在一个维度上。我后来试了个笨办法，先用规则把长文本按段落切块，每块单独跟query算相似度，取Top3块再拼起来送进rerank，效果比直接全文本拼接稳定不少。另外你可以试试把精排的任务描述改得更具体，

这问题我也踩过坑，ReAct跑飞很多时候不是模型不行，是工具描述写得不够狠。你试试把每个工具的description改成“只有当你确定需要XXX时才调用，否则绝对不要调用”，能压住不少幻觉。另外max_iterations设了但循环卡住的话，可以在中间步骤加个状态检查，比如检测到重复调用就强制跳转。LangChain对复杂任务确实有点脆，但多数时候还是prompt的锅，建议把任务拆成两个子Agen

大概率是embedding的weight被共享了，你直接对input_ids做embedding再拼上prompt试试，别走model的forward入口。

我之前也踩过这个坑，光调chunk_size真的没用。后来发现关键是得把文档结构信息喂进去，比如用markdown header或者按标题层级切分，检索时再带上父级标题做上下文，效果立竿见影。表格的话建议单独处理，转成key-value对或者用unstructured库提取，直接硬切会碎得没法看。另外你可以试试把召回结果做个重排序，比如用bge-reranker，能过滤掉不少无关片段。

说实话你这问题问到点子上了，大部分demo确实只演示了静态检索，生产环境里增量更新才是常态。我们这边是定时任务每15分钟扫一次文件目录，新文件自动走解析和embedding管道，MCP只做查询不做写入，避免模型乱改库。多人写入的冲突其实还好，向量库一般按文档ID做upsert，版本号控制一下就行，关键还是得把更新流程做成异步的，别让模型等同步结果。

说实话你这个现象我见过太多次了，问题八成不在Cursor生成的代码上，而是分块策略跟检索逻辑根本不匹配。固定512字符切还不带重叠，对中文PDF这种段落结构强的文档来说，很容易把“团队介绍”这种废话切成完整块，反而把含财务数据的段落拦腰截断，向量相似度自然就被无关内容带跑了。我建议你先把chunk size降到200左右，加上50字符的重叠，同时用LangChain的RecursiveCharac

你这个问题我太有共鸣了，之前做类似项目时也被“越用越卡”折磨过。几百条对话就慢，大概率不是MCP的锅，而是你每次查询前全量向量化的做法太笨重了，嵌入模型再快也扛不住这种重复计算，建议把向量化改成增量写入，只在有新对话时更新那一条记录。另外Chroma本地跑确实容易在数据量上来后出现性能瓶颈，可以试试把集合拆成按时间分片，查询时先定位到最近几个分片，而不是全库扫。关于遗忘逻辑，我在MCP的tool里

24G两张卡跑7B LoRA按理说够用的，问题大概率出在加载基座模型时没开4bit或者8bit量化，光bf16权重就占14G了，再算上梯度直接爆。gradient checkpointing在Trainer里设gradient_checkpointing=True就行，但注意要和model.gradient_checkpointing_enable()配合，不然不生效。另外batch size=4

确实，之前用那种直接改asar的办法，每次Codex一更新就得重新折腾一遍，运气不好还会把配置文件搞坏。Dream Skin这种非侵入式思路靠谱多了，至少升级的时候不用提心吊胆。不过我比较好奇它的CSS变量注入具体是怎么做的，如果主题要适配深色模式的话，对原来的样式覆盖优先级有要求吗？