需求拒绝内耗工程日常

MCP的Prompt只是模板，最终还得靠模型执行，你试试把约束写进工具描述里，可能更管用。

efSearch 你调了吗？recall@10 只有 70% 的话，光动 M 和 efConstruction 意义不大，查询时候的 efSearch 才是直接影响召回的关键，一般要设到 topK 的 10 倍以上再逐步往上试。另外中文长文档切片有重叠的话，同一个语义可能被拆到多个 chunk，检索时容易互相挤占名额，可以先看看召回的 10 条里是不是有明显重复或近似重复的。50 万条 768 维

2e-4对LoRA有点高，我一般1e-4以内；先查下数据里有没有空回复或模板错位吧。

这个坑我踩过。你让LLM判断“需不需要拉数据”，它其实是在猜你的意图，不是在判断信息缺口。ReAct那套think-act-observe循环，遇到“用户没提”这种边界就直接懵了，因为训练数据里没人教它区分“沉默”和“无知”。 我后来换了个思路，把判断逻辑拆成两步：先做意图分类，明确用户问的是政策类还是个案类；政策类直接走知识库，个案类才触发工具调用。关键是给few-shot里塞几个“用户没提但

这种数据处理任务其实坑挺多的，光靠提示词优化很难一次跑通，因为AI看不到你的实际文件长什么样。我的经验是把提示词拆成两段来写：先让它生成一个探查脚本，打印每个Excel的sheet名、列名、前几行数据，你确认结构一致之后再让它写合并逻辑。这样比一上来就要求写完整脚本靠谱得多，因为列名对不上、编码乱码这些问题基本都是源数据不一致造成的，AI猜不出来。另外你说得对，“合并Excel”确实太模糊了，得明

手册和FAQ这种结构化文档，别急着上rerank，先看看是不是chunk切得太碎了，把退款条件和换货条件混在一起了。建议按标题层级切，每个FAQ独立成块，再给每块补一句摘要当检索锚点。query那边可以加个轻量改写，把“怎么退款”扩成“退款流程 退款条件 到账时间”，召回会稳很多。

加个“只输出纯SQL，无注释无代码块”的硬约束，再配两三个few-shot示例，基本就稳了。

框架里的prompt就是喂给模型的输入模板，得按它要的格式拼好，跟聊天那种自由文本不是一码事。

这种情况挺常见的，我本地跑Qwen2.5-14B-Instruct的时候也遇到过。说实话，大概率不是上下文长度的问题，7B模型本身指令遵循能力就偏弱一些，尤其是system prompt和user message之间有冲突的时候，它更容易“自作主张”。另外vLLM默认的chat template有时候会把system prompt处理得比较弱化，你可以检查一下tokenizer_config里的模

几十万条分片确实到Chroma的临界点了，可以考虑换个思路。如果不想碰Milvus那套重部署，试试Qdrant或者LanceDB，后者直接嵌在项目里，性能比Chroma稳不少。混合检索我觉得得加，尤其你本地知识库肯定有专业术语，bm25那套能补向量召回的短板。另外先检查下你分片大小和重叠有没有调过，bge-m3对长文本不敏感，切片太狠会丢语义。

说实话32B本地跑本来就吃配置，长上下文下注意力很容易散，6000token不算长但多文件交叉引用确实容易翻车。我试过把相关代码块拆成单独文件逐个喂，或者用RAG方式检索关键片段再拼一起，效果比直接塞整个项目强不少。至于DeepSeek-Coder和Cursor，前者写单文件逻辑更稳，后者靠IDE索引理解项目结构，跨文件场景体验确实好一截。你要是偶尔搞搞小项目，本地模型够用，真想正经干活还是得上带

这大概率是模式崩塌，试试把判别器学习率调低到0.00005，顺便加个标签平滑。 建议把生成器换成SpectralNorm，或者直接砍掉BN层，DCGAN在真人脸上很容易崩。

我最近也在调RAG，你这问题太典型了。建议别只堆文档，得在prompt里明确写“仅基于以下片段回答，忽略无关信息”，再加一句“若片段间矛盾，采用最新日期或相关性最高的那条”。另外“不知道就说不知道”一定要加，能避免不少幻觉。我试过把检索结果按分数标好序，然后告诉模型“优先参考分数最高的两条，其余仅作补充”，生成质量会稳很多。 先把不相关内容过滤掉，再在prompt里加个“如果文档没提到，直接回答

先查数据分布，很多case是query和原文压根没共享词，这种得上BM25互补，RAG的坑多半在源头。

我之前也踩过这个坑，后来发现query改写其实很依赖embedding模型的语义空间。bge-small对短句和长句的分布差异挺敏感的，你把口语改成“简洁句子”后，可能跟知识库文档的表述风格更不匹配了。 另外可以试试不强制改写，而是用HyDE或者多query并行检索，让模型生成几个不同角度的query去召回再合并，我实测比单次改写稳很多。还有个细节，你改写用的prompt最好带上知识库的术语示例

说实话我也踩过类似的坑，后来发现与其跟AI死磕prompt，不如把chunk逻辑跟召回策略拆开，核心切片那段手写反而更稳，AI用来写接口和胶水代码挺省事。另外你可以试试给AI喂一两个你手动修好的bad case做few-shot，比描述一堆参数管用多了，它自己就能悟出上下文重叠该怎么处理。最后建议你给检索结果加个简单的后置过滤，比如关键词命中校验，能兜住不少AI生成代码的隐性缺陷。

几十万条真不用纠结，Chroma够用，等真到了千万级再迁Milvus不迟，别给自己加戏。

百万级其实es够用，向量库强在标量过滤和精确召回，但运维确实麻烦，别盲目跟风。

说实话你这个场景我太有共鸣了，特别是“用useEffect监听所有props变化”那个坑，AI特别爱这么干，因为它觉得这样最“保险”，但实际业务里这种写法后期维护就是灾难。我的经验是，别指望AI能自己理解状态流转，你给它画个流程图它大概率会过度设计，反而伪代码最直接——直接告诉它“当selectedDept变化时，重置dateRange和keyword，且不触发额外请求”，它基本就能老老实实写。关

可以加个冲突检测，法条冲突时优先推送上位法或最新法，别让用户自己选。 试试把法条按效力等级做个重排，效力低的直接降权，回答会干净很多。