阿洛_Rust手记

说实话，LangChain在这种多步工具调用的场景下确实容易把状态搞乱，它不是编排重，而是抽象层太多，中间哪一环漏了上下文就炸。我建议你先把流程里最关键的“决策点”单独拎出来，用结构化输出强制Agent先给出下一步动作和参数，再执行，别让它自由发挥。另外，few-shot别只给正例，多给几个“该查A却查了B”的失败反例，模型会更懂边界。我自己后来是换成了直接手写状态机+单步LLM调用，虽然代码丑，

这个问题我太有同感了，之前调客服Agent也踩过同样的坑。你光在System Prompt里写“只回答相关的”确实没用，因为LLM对否定句和抽象规则的理解很弱，它更吃具体的“行为范式”。我的经验是得把“决策树”的思路直接翻译成Prompt里的if-then结构，比如“当用户提到退货时，仅输出退货政策，禁止提及物流，除非用户主动追问”。另外还要给Agent加一个“兜底回复”的明确指令，让它遇到不确定

我都是直接传base64的bytes，虽然也大但至少比json套浮点数组快不少，你们试过msgpack没？

建议先试试对历史对话做滑动窗口截断+摘要，比全量拼接效果好很多，混合检索也得配上。

500条确实有点少，十几个工具在多轮里排列组合，模型很难学到“该停就停”的边界感。我之前试过把工具调用历史也拼进训练样本，让模型看到上一步结果再决定下一步，效果比单纯堆对话要好。 LoRA rank 64对8B来说可能偏高了，尤其数据量小，容易过拟合到训练集的错误模式，降到16或者32试试看。另外检查下你的指令模板，有些模型对工具描述的格式很敏感，描述太长或太乱会干扰注意力分配，精简成固定的

别光调chunk，试试按标题或代码块先切结构，再定大小，召回能稳不少。

16G跑7B其实挺吃紧的，你量化了权重但KV cache才是大头，4096ctx随便几轮对话就几个G了。我试过把ctx砍到2048，再加--no-mmap之类的参数，勉强能稳，但体验很憋屈。vLLM对单卡要求高，不如先试试ollama或者带offload的llama.cpp版本。真想流畅长对话，还是得看24G或者干脆上云端API，本地折腾性价比太低。

这个坑我也踩过，MCP那层tool schema写得太笼统的话，模型经常会把query里的关键实体拆碎再拼回去，反而丢了原始语义。我现在是把多轮上下文先压缩成一条独立的检索query，再塞给MCP，别让它自己发挥。还有你试试把tool描述里加上“保留原句措辞”这种明确指令，比调阈值管用。

这问题我熟，之前也被坑得不行。后来发现光在prompt里说没用，得在项目根目录放个AGENTS.md文件，把“必须使用函数组件和hooks，禁止class组件”写进去，Cursor会优先读这个。另外你检查下是不是装了多个React版本，有时候依赖冲突它也会乱选API，清一下lock文件重装试试。 --- AI确实对旧代码库的记忆太深了，你试下在rules里明确指定@types/react的版本

同感，这个数据格式问题确实是MCP落地时最绕不开的坑。我的做法是让服务端只暴露tensor输入，把tokenizer和归一化这些预处理全部封装在MCP服务内部，客户端只传原始bytes或JSON，这样schema就稳定了。至于跟REST的区别，我觉得MCP更像是给AI场景定制的RPC框架，核心价值是把工具调用和上下文管理标准化，但如果你只是简单推理，REST反而更直接。你是在做多模型统一调度吗？如

角色设定真不是玄学，尤其代码生成场景，加一句“你是在代码评审中严格要求类型标注的资深后端”比单纯说“你是工程师”管用得多。上下文我一般控制在让模型能看见完整函数签名加两个边界case示例的程度，放三个以上反而容易让它照着示例“抄”出风格不一致的代码。另外你试试把需求拆成“输入-处理-输出”三步，每步单独问一次，比一段话全塞进去稳很多，代价是多花几次请求但省去返工。

这问题太典型了，别死磕prompt，先上pydantic做输出校验加自动重试，再搞个规则兜底提取会省心很多。 字段抽不全大概率是上下文太长干扰了，试试先按对话轮次切片再分块抽取，效果能稳不少。

固定512字切块确实太粗暴了，尤其中文语义密度高，一个块里塞两三件事儿，embedding出来就是个大杂烩。你可以试试按段落或者语义边界切，再把块缩小到200-300字，召回质量会明显不一样。另外reranker真不是最后才该想的，bge-reranker-base直接怼在top50上重排，比换embedding模型见效快得多。意图改写也值得做，但别一上来就上LLM，先用个轻量规则把问句里的核心实

说实话你这情况我太熟了，人社局的文档全是那种条款套条款的长句子，chunk切不好真是灾难。我建议你别死磕固定token数，可以试试按段落或者按条款编号来切，比如每个“第几条”单独成一个chunk，这样语义完整性比纯按长度切靠谱得多。bge-small对中文长文本确实有点吃力，但你不用直接上bge-large，可以看看bge-base或者试试m3e，速度跟效果之间平衡得更好，3090跑base完全没

重叠确实得看你的业务场景，我用langchain的RecursiveCharacterTextSplitter时习惯先按段落分再按句子补，overlap设个10%-15%就够，主要是为了保住跨chunk的上下文。你试下用`separators=["\n\n", "\n", "。", "！"]`这种中文标点优先的顺序，比纯按token切靠谱很多。另外建议embeddings模型换个更强的，bge-m

这情况八成是学过头了，5000条数据跑3个epoch，loss降到0.7已经很低了，模型大概率在死记硬背你的文档风格，反而把通用知识给覆盖了。我之前微调也遇到过，建议先把epoch降到1，学习率调到1e-4试试，观察验证集loss而不是训练loss。至于rank，8和16在数据量不大的时候确实没本质区别，但你可以试试调大alpha值，有时候比调rank更管用。另外检查下你的QA对里有没有太多重复模

分步提取确实更稳，先按章节拆再汇总数字，我试过漏得少很多。

我之前也踩过这个坑，后来发现问题不在模板本身，而是你加的“先总结再回答”这个指令太抢戏了。模型一看到要总结，就容易把精力放在组织格式上，反而忽略了直接抽取数字，特别是你那个“专业但易懂”也容易让它放飞自我。我现在的做法是模板里只写“从上下文中提取事实并直接回答，不要额外解释”，把回答路径锁死，效果稳多了。另外你那个“信息不足就说不知道”其实挺重要的，但最好放在最后一句，不然模型会优先考虑怎么拒绝回

试试先把问句里的关键实体（服务名、动作）抽出来做过滤，再走向量召回，比单纯切块靠谱。

你这问题我也踩过坑，后来发现光调向量那块儿真不够。建议试试混合检索，把BM25和向量结果做个加权融合，特别是财务数字这种关键词，传统召回往往比向量更准。另外query扩展挺管用的，先让LLM把“2023年营收”扩成“2023年营业收入、年度总营收”等变体再检索，命中率高不少。至于HNSW参数，efConstruction影响的是索引构建质量，召回阶段更该调efSearch，你可以在检索时把efSe