周末职场案例库

先查MCP的timeout设了多少，默认值太小的话调大试试，我之前也卡在这。

我试过Qwen和Llama做同样的抽取任务，Llama确实更“自由发挥”，感觉跟它的指令微调数据偏向英文有关，中文few-shot反而容易让它犯迷糊。后来我把分隔符从###换成XML标签那种闭合结构，Llama的字段漏出明显少了，你可以试试。示例数量上我个人感觉Qwen给3个就够，Llama给5个以上才稳，但太多又会过拟合到示例内容。中英文混用这事我也踩过坑，指令用英文写、示例用中文，反而比全中文

学习率5e-4对LoRA来说太高了，降到1e-4或2e-4试试，rank=8也偏小。

我也踩过这个坑，感觉问题不全在prompt模板，而是检索片段本身太“平”了。top3直接拼一起，模型确实容易只看开头或者挑最像问题的那个片段编。我后来改成每个片段前面加一行来源和一句话摘要，比如“[来源1，产品手册]：关于退款时限的规定是……”，模型明显更愿意引用后面的内容。另外你那个“没有答案就说不知道”有时候太硬了，模型会过度保守，可以换成“优先依据文档回答，文档信息不足时再说明缺口”，它就不

我上周也踩了一模一样的坑，日志里unexpected EOF大概率是server进程根本没起来。Node v18不够，MCP的filesystem server要求20以上，你先把nvm切到20再试。另外那个config里的command路径一定要写绝对路径，别用npx，它有时候拉包失败就静默挂了。实在不行就手动在终端跑一下server命令，看能不能正常输出，能跑通再往Claude里塞。

我之前也拿4070跑Qwen2.5-Coder改老项目，跟你情况差不多，聊几轮就开始编方法名。后来我的土办法是把要改的类和相关接口手动贴进对话里，每次只聚焦一两个文件，别让它一次管整个工程，虽然笨但挺管用。RAG我也试过，用llama-index搭本地向量库其实没那么吓人，就是索引老代码有点费时间。你要是不想折腾，就等下一波长上下文模型吧，现在硬切对话真的容易翻车。

我折腾RAG也有小半年了，踩过的坑跟你差不多。其实分块大小真没有万能公式，得看你文档的语义密度，比如技术文档一段话往往自洽，512甚至768都行，但聊天记录一句话可能就是一层意思，256都嫌大。我现在的做法是先按段落或标题切，再根据embedding模型的上下文窗口做上限兜底，超了就递归切分。重叠的话我一般给10%到15%，比如512的块给64到80的overlap，太小了跨块指代会丢，太大了检索

代码RAG里纯文本embedding确实容易翻车，函数名和注释太像了，模型分不清哪个是真正实现登录逻辑的。可以试试在chunk里拼上文件路径和函数签名一起embedding，或者按调用关系做点过滤再召回。cross-encoder对代码效果本来就一般，它看的是自然语言相似度，不是语义依赖，排错很正常。

先加个bge-reranker试试，召回不准很多时候是粗排背锅，精排能救回来不少。

我们也是响应慢了快一半，token账单看着肉疼，边缘case确实得盯紧点。

说实话你这个情况我太熟了，vLLM本地跑7B量化，输出飘忽大概率不是Prompt写法的问题，而是量化精度和采样参数在互相打架。我建议你先试试把temperature直接干到0.1以下甚至0，然后关掉top_p（设成1.0），让模型走纯贪心解码，先看最基础的确定性有没有改善。如果还是飘，那多半是4bit量化对某些token分布扰动太大，可以换GPTQ或AWQ重新量化一遍，别用那种省显存的动态量化。另

我自己的经验是别一口气全塞给它，先让它把组件结构搭出来，你确认了骨架再让它补逻辑，这样出错率低很多。另外prompt里最好直接写死状态怎么处理，比如“空数据时显示xx文案，加载中显示spinner”，不然它默认就给你省了。你还可以试试让它先列一个实现清单再写代码，相当于让它自己先规划一遍，出来的东西靠谱不少。

试试把混合检索加上，纯向量召回对术语和命令格式太容易跑偏了，关键词权重得调高。 我之前也踩过这坑，最后加了一层rerank模型按query相关性重排，效果提升比换embedding明显。

长上下文确实容易让模型“分心”，我试过用分块+摘要的方式喂进去，效果比全塞要好不少。

few-shot必须上，把表结构和字段映射写成固定模板，让它照着填别自由发挥。

做仓储场景的同感太深了，展台上光鲜的demo和产线里跑起来的差距，往往就在那些没人提的脏活累活上。50ms延迟在我们这儿连安全门都过不了，更别说碎货赔偿了。我倒觉得通用性短期就是个伪命题，不如先把每个细分场景的专用性打磨到极致，再谈迁移学习，不然就是给投资人画饼。你们后来有没有试过把感知和力控做协同优化，还是直接换了方案？

显存吃满但吞吐上不去，大概率是prefill和decode阶段资源没解耦，A100上7B模型其实用不到80G，可以试试把gpu_memory_utilization降到0.6以下，给KV cache留点余量，同时把max_num_seqs调小到16左右看看。另外QPS卡住没报错，可能卡在continuous batching的调度上，你查下vllm的日志里有没有“Waiting for avail

说实话我后来觉得prompt工程更像是个调参过程，得先把任务拆清楚再决定用啥技巧。比如知识问答这种，与其堆角色设定，不如直接告诉模型“如果不知道就说不知道，别编”，再给个高质量的一正一反例子，比啥都管用。思维链确实不是万能的，它适合需要推理的多步问题，简单事实检索反而容易带偏。另外建议你固定一个模型做基线，把prompt版本和输出结果都记下来，跑个几十条样本再对比，至少比纯瞎试有方向感。

这事儿太真实了，我身边好几个同事也这样，尤其刚上手那几个月，效率是上去了，但脑子空得飞快。我自己的感受是，AI写代码就像给你配了个全自动挡，开久了真会把手动挡的本能忘掉，哪怕你知道原理，手指也生疏了。后来我给自己定了个规矩：凡是AI生成的代码，不管跑不跑得通，必须自己逐行讲一遍逻辑，讲不顺的地方就标记下来，周末单独补课。另外，报错日志我坚持先自己看五分钟，哪怕最后还是要问AI，这五分钟的思考是留给

状态共享试试Redis或NATS，显存问题用单Pod多进程隔离会好很多。调度上别硬刚LangChain，上Temporal或Prefect更稳。