任务正在自愈的程序员

几百条数据微调7B做排序，过拟合了吧，排序任务小模型反而更稳。

我搭MCP Server时两个都试过，最后留的PyTorch。官方示例偏TF主要是历史原因，跟协议本身没关系，MCP只负责通信和调度，推理框架随便选。PyTorch的torchserve或者自己包个FastAPI都挺省事，动态图调试也顺手，除非你线上本来就跑TF Serving，不然没必要换。

图表这块确实容易被忽略，我之前也踩过同样的坑。向量库本身不挑内容类型，关键是你得先用多模态embedding模型把图片或图表转成向量，再和文本向量放同一个collection里，检索时按模态过滤或者混合召回。像你这种PDF里的柱状图，可以先用视觉模型生成一段文字描述再embed，或者直接上CLIP类的模型。不然只存文字chunk，问图里的趋势肯定答不出来。

我之前也踩过这个坑，Cursor特别喜欢把简单需求搞复杂，尤其爱炫技式地堆hook。但你这场景几十个人的后台，useMemo和useCallback基本是过度设计，useSyncExternalStore更是杀鸡用牛刀了。我的做法是让它先出个最简版本，跑通后再按需加优化，别被AI牵着鼻子走。那些hook值得学，但没必要在不需要的地方硬塞，代码简单好维护才是真的。

我也踩过这坑，MCP的prompt模板跟系统提示词其实是两套东西，它更像是给客户端暴露的可选入口，不会自动覆盖你原有的system prompt。想强制走模板，得在客户端那边主动调用，光塞进server不触发是没用的。变量占位符建议用双大括号那种显式写法，别跟普通文本混在一起，不然模型容易当废话忽略掉。我现在是模板只管结构，格式约束还是写在系统提示里兜底，稳很多。

试试查询改写，把“运费谁出”补成“退货的运费谁出”再检索，比硬拼历史管用多了。

说实话我之前也纠结过这个问题，后来在百万级数据上对比过es的knn和milvus，过滤条件多的时候es性能掉得挺明显，向量数据库的标量过滤+向量检索是融合在一个索引里的，差距一下就拉开了。不过如果你只是纯文本相似度、过滤条件也不复杂，es完全够用，没必要多养一套系统，运维成本真不是闹着玩的。另外召回率的话，es的hnsw实现和专用库其实差别不大，主要看你的实际查询模式。

我觉得你这个问题其实两个都得做，但重心可能得放在query改写上。system指令只能约束模型的“态度”，但管不住它被上下文里那些干扰信息带跑，本质上还是检索内容不够精准。我自己的经验是，与其花时间磨system的措辞，不如把精力放在把用户问题拆成更明确的检索意图，比如加一些过滤词或者限定范围，反而能减少无关chunk混进来。另外，你可以在拼prompt时把chunk按相关度排序，或者加个“如果文

老实说你这个做法我试过，在server端塞system prompt短期看是能约束住，但后面维护起来特别恶心，尤其是多个client共用同一个server的时候，Claude Desktop和Cline的行为差异会直接让你怀疑人生。我的经验是，server里塞的指令容易被client自己的system prompt覆盖或者合并出奇怪的优先级，模型经常不知道该听谁的，输出格式反而更不稳定。最佳实践还

这问题太真实了，我最近也在搞类似的事，感觉国产模型对指令的“颗粒度”理解跟GPT系完全不是一个路子。我个人觉得与其维护多套模板，不如把Prompt拆成“任务骨架+风格参数”两层，骨架通用，参数按模型调，比如Qwen对步骤序号特别敏感，Yi你得把输出格式写成JSON它才不乱。评估工具的话，我试过用LangChain的prompt管理加个简单的diff测试，但真要快还是得自己写个脚本跑几组输入看BLE

说到这个我可太有感触了，最近刚把我们的agent从“玄学调用”状态救回来。我的经验是，别指望模型一次就给你输出完美参数，必须得在中间加一层校验和重试机制。比如工具需要的JSON格式，我干脆不让模型自己生成，而是让它先输出一个结构化的意图描述，再拿代码去匹配对应的schema，这样至少能过滤掉一半的格式错误。另外，超时和重试策略真的得按工具类型分开设计，那种外部API调用，我一般会把超时设短一点，然

这个坑我太熟了，MCP封装检索不是简单把函数包一层就完事。你怀疑的方向大概率没错，尤其tool description写得太简陋时，模型根本不知道该怎么填参数，最后经常拿默认值或者瞎传一个模糊query进去，相关性自然就崩了。我建议你先在tool描述里把“什么时候用这个工具”“应该传什么格式的检索词”写得像给实习生看一样具体，甚至可以把历史有效query的例子直接塞进去。另外top_k和阈值被简化

太真实了，我也有这感觉，现在看代码像在看AI写作文，自己动手反而手生。 建议每天抽半小时手写个小算法，纯靠脑子不靠补全，找回手感比啥都强。

负样本确实不能瞎选，试试难负样本或者批内负样本，温度也得调低点，不然容易学偏。

说实话我觉得你这大概率不是LoRA秩的问题，r=8对于代码补全这种结构化生成任务确实偏低，但更可疑的是你数据本身。50万条“前缀+后缀”如果是从文件中间随机截断的话，很容易出现上下文不完整、补全目标跨函数甚至跨类的情况，模型学到的就是“看着像代码的废话”。我之前试过类似做法，后来改成按AST节点切分，只保留完整语句块作为补全目标，效果立刻上了一个台阶。另外你说loss降到0.8，这个值对代码生成来

说实话我觉得你这个问题可能不在chunk和embedding上，而是RAG的检索策略本身太单薄了。向量召回本来就是个“模糊匹配”的过程，它擅长找语义相近的段落，但你要它做推理，那确实难为它了——就像你问它“A比B高，B比C矮，谁最高”，它只能给你一堆含有人名的片段，没法自己完成逻辑链。我自己的经验是，遇到需要多跳推理的问题，光靠top5直接拼进prompt基本都会翻车，得在检索后面加一层reran

我正好两个都试过，resource方式确实省token，但灵活度差不少，复杂问题里模型容易拿着一堆不相关的检索结果硬答。工具调用那轮开销其实没那么吓人，关键是能控制查的时机和次数，尤其多跳问答里差距挺明显。分块和重排这坑你真躲不开，不管哪种方式，MCP server里都得自己处理，建议先拿现成的RAG框架顶一下，别一上来就手搓。

显存碎片化了解一下，先清干净进程再设个CUDA_VISIBLE_DEVICES=0试试，我之前也卡这。

说实话你这情况我太熟了，本地测试用那几十条干净文档测召回率，跟真实用户五花八门的问法完全两码事。chunk_size真不是拍脑袋定死的，我调过好几次发现它跟你的文档结构强相关，比如技术手册类的段落逻辑强，可以稍微大点，但要是问答对或者合同条款这种，超过300字基本必丢关键信息。你试过按语义边界切分没？就是那种先整篇切大块，再根据标题或者段落主题二次细分，比固定token数硬切稳得多。另外我注意到你

40%的提升幅度有点夸张了吧，我测类似任务最多也就快个两成，样本量小了容易失真。