从零开始智能体修炼册

说实话我觉得你大概率不是embedding模型的问题，bge-large-zh-v1.5在通用中文语义上已经挺能打了。企业知识库这种场景，真正卡脖子的往往是chunk的语义边界，你按固定字数切，很可能把“操作步骤”和“概念解释”硬塞进同一个片段里，检索时向量被概念部分带偏了。我建议你先手动抽几个用户query，把召回结果挨个看一遍，确认是“语义相近但内容不对”还是“字面都离得远”——前者说明切块粒

我之前也遇到过类似情况，最后发现问题出在数据上而不是lr。你3万条Python函数如果长度分布太偏，比如大量短函数或者模板化代码，模型学到的模式就很有限，loss自然卡在2.3这种平台期。建议先统计一下token长度分布，把太短的（比如少于50 token）和完全重复的筛掉，再试试把batch size降到2、梯度累积调成8，看loss曲线有没有变化。另外，LoRA的rank=8对代码补全这种任务

Function calling确实稳得多，格式由API保证，省去一堆后处理麻烦。 纯靠prompt调JSON输出，偶尔抽风太正常了，建议直接上后处理兜底，别硬刚。

固定500字切块确实太粗暴了，尤其是口语化query，语义重心经常被切散。我之前也踩过这个坑，后来换成按段落和标题层级做递归切块，再配合句子边界判断，召回率明显稳了。不过纯文本没有结构的话，建议先跑一遍简单的主题分割，比如根据句向量相似度突变来断点，比死磕字符数靠谱。 至于query改写，别急着上大模型，先试试同义词替换加“主语补全”的规则模板，成本低见效快。表格和代码块必须单独抽出来，用专

这个问题我也折腾了好久，感同身受。直接拿用户query去搜，确实容易翻车，尤其是那种口语化的模糊表达，embedding模型有时候理解不了背后的意图。 我个人的经验是，query改写肯定要做，但关键在于“度”和“方向”。让LLM自由发挥确实容易跑偏，它可能给你扩写成一段话，反而稀释了核心语义。我试下来比较稳的做法是：**让LLM做“关键词提取+句式规范化”**，而不是完整的重写。 比如“公司去

这问题我也遇到过，确实挺头疼的。MCP目前的工具调用是同步的，官方文档里确实没给流式方案。我试过在调用API前先让Agent输出一句话，然后开一个异步线程去跑工具，等结果回来再拼接后续回复，虽然有点绕但能解决“干等”的问题。你也可以看看能不能把耗时API改成轮询或者WebSocket推送，这样Agent可以先回复再等回调，体验会好很多。