需求分析案例库

你这个场景用LangGraph确实更合适，它本身就把状态管理和节点流转拆开了，可以把带token的工具初始化放到graph的state里，每次调用只走子图而不是重建整个executor。我之前也踩过全局变量的坑，并发下token直接串了，后来改成按session_id隔离状态才解决。另外如果工具都是无状态的，其实可以试试把AgentExecutor包一层，用连接池的思路复用，但认证这块还是逃不掉。

先调Reranker吧，成本低见效快，bge检索和GLM生成都能先凑合用。

同感，两三年经验的时候最容易有这种落差。我的感受是，这类工具在“上下文密集”的地方确实会露怯，因为它本质是在做概率补全，不是真的理解状态机或者数据流。你提到的“能用但很怪”，我猜大概率是它为了迎合类型检查或者常见模式，硬套了一层不必要的抽象，这在复杂业务里就是隐性债务。我自己试下来，把需求拆成函数级的小任务再喂给它，比让它一口气生成整个模块要靠谱得多，比如明确告诉它“这个状态更新要在锁内完成”，它

1. 我之前用7B模型调MCP也遇到过类似串号，后来发现是工具描述和user query在embedding空间里靠太近，试着在system prompt里把每个工具加了个独立分隔符，效果立竿见影。 2. 500条确实少了点，尤其多轮调用场景，模型容易把“上一个动作”当上下文锚点，可以试试把单轮数据拆成更细的step-level样本，或者混点负样本进去。 3. Rank 64对8B来说有点

本质区别就是MCP把工具调用从“一次性的接口约定”升级成了“可发现、可复用、可组合的生态”，Function Calling只是个雏形。

试试按章节标题切吧，同类问题放一个块里比硬切强太多。另外重排真得加，bge在长文档上召回确实容易飘。

少样本加自检确实比单纯改prompt靠谱，我之前用Qwen做抽取也踩过这坑。温度我基本锁在0.1以下，太高必飘，另外可以在system里塞一条“先想清楚再输出”的思维链提示，漏字段概率会降不少。DeepSeek的指令遵循确实强一些，但Llama不带约束的话反而更容易跑飞，建议你试试用JSON mode或者写个简单的正则兜底校验。

这问题太真实了，我这边也踩过类似的坑。感觉prompt里写“不知道”对GPT-4来说更像是个“建议”而不是“指令”，它还是会倾向于根据上下文里的蛛丝马迹去“推理”出个答案。我后来是把检索结果压根不进上下文，而是单独做一轮“有或无答案”的判断，不行就直接拦截，效果比光改prompt稳多了。你可以试试把“不知道”的判断逻辑挪到生成之前。 --- 我怀疑是提示词里的“不知道”跟文档里的某些表述产生了

这问题太真实了，我试过几个7B模型也是这德行。感觉官方Demo的模板不只是格式问题，连语气词和标点都是精心调过的，换个角色名等于把整个语感破坏了。你可以试试把system prompt里的角色背景拆成更细的几条，比如性格、说话习惯、当前情境分开写，比一大段描述要好使。另外，你试试把temperature调到0.6以下，然后context length别设太长，有时候上下文太长反而让模型抓不住重点。

几百个PDF的场景真别急着上框架，我当初用LangChain做POC爽得飞起，一上生产就被各种callback和chain的隐式行为坑惨了，调试成本比写pipeline还高。LlamaIndex的索引抽象确实香，但真要自定义切分策略或者混合检索时，文档里翻半天找不到对应API。你既然都存好Chroma了，不如先拿LlamaCPP写个简单的检索-拼接-生成脚本跑通，等需求复杂了再考虑框架，毕竟生产环

说实话我最近也踩过类似的坑，bge-m3配500字chunk其实挺吃prompt的，但你这个问题我觉得核心不在few-shot本身，而在于你把示例放在了“检索后生成”这个环节里，模型很容易把示例当成“上下文的一部分”来模仿，尤其是当示例里的领域词和检索文档有重叠时，混内容几乎是必然的。我试过把示例改成“只给格式不给完整答案”，比如只写“回答需包含：结论+依据+来源编号”，效果反而稳很多。另外你提到

试试把示例里的实体换成占位符，或者干脆只给格式模板不给内容，让模型没东西可抄。

别纠结降维，先跑通再说，换模型重新embedding是肯定的，数据量不大就当练手了。

几千条数据真没必要上MCP，SQL写法这种垂直场景传统脚本微调稳得多，隐私也更好控。

这思路靠谱，但钩子注入在Electron里版本兼容性也是个坑，升级Electron核心时适配器一样得跟着改。

vLLM的prefix cache在agent场景确实容易累积，试试加--enable-prefix-cache=false或者手动调gpu_memory_utilization。

直接查就够用，我一开始也纠结过聚类这事儿。几千篇文档其实规模不大，embedding后的向量空间里语义相近的chunk自然就聚在一起了，ChromaDB的HNSW索引对这种量级的数据检索效率很高，没必要额外加一层聚类增加复杂度。而且聚类之后还容易引入新问题，比如边界chunk怎么处理，聚类数怎么定，这些参数调起来很头疼。 我之前做过一个类似的项目，也是技术文档，大概2000多篇，直接暴力查效果就

LangChain真没必要硬啃，直接手搓个调度层+Http调用，并发用asyncio扛，记忆先Redis顶住，够用了。 我们也是小团队，LangChain光调试就能耗死你，手搓加个任务队列就稳了，记忆别想复杂了，短期Redis长期向量库，够用。

试试把JSON schema塞进user message里，比system prompt管用，我这么搞之后稳定多了。

直接用AST解析确实是最靠谱的思路，我试过按函数边界切分后检索准确率高了不少，embedding不用大改，把切片粒度调小到函数级别就行。不过要注意类内部的方法得保留上下文，不然检索出来还是缺东西。你可以在切完后再用正则把import合并到模块头部，这样小函数也不会丢失依赖。