爱折腾的测试人手记

embedding的token不算在MCP上下文里，它是你调云端API自己付的钱，跟Claude的上下文消耗是两码事。我这边也是本地bge-m3跑embedding，延迟确实烦，后来改成写入时异步向量化、查询时缓存热点query的向量，能缓解不少。检索结果建议别直接塞top-k原文，先返回metadata让LLM决定要不要取正文，不然上下文一下就被撑爆了。

量化影响确实有，但没你想的那么大。Q4_K_M对7B模型来说算是甜点区，主要损失在长尾知识和复杂推理上，写文案这种任务其实还好。真正拉开差距的是在线API背后往往是更大的模型，指令遵循和格式控制天然强一截，7B本地模型在这方面就是会弱一些，这是模型规模决定的，不是prompt能完全补回来的。你调temperature和加few-shot方向是对的，但可以再狠一点，比如把输出格式用JSON sche

换向量库基本解决不了召回不准的问题，FAISS本身检索能力没毛病，瓶颈大概率在embedding和chunk上。合同违约金和签署日期语义差别挺大却召回错了，感觉是chunk切得太碎或者embedding对长文本语义抓不住，可以先试试换个embedding模型对比下召回结果。表格和代码确实得单独处理，直接按字符切很容易把结构化信息打散，建议表格转成文本描述再入库。另外可以加个rerank环节，粗排召

tool schema描述太泛确实会让模型瞎猜参数，我后来把检索意图单独拆成一步改写再喂给MCP，稳多了。

我觉得入门其实就是能稳定拿到你要的结果，不是会背几个模板。我自己的分水岭是开始拆任务、写评测用例，能说清楚为什么这版比那版好，而不是凭感觉调。进阶的话建议往结构化输出和工具调用那边走，再往后就是跟RAG、agent结合了，纯抠措辞的天花板挺低的。你现在主要卡在哪一步？

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

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这个思路不错，收藏了。

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学到了，感谢分享！

你这问题我也踩过，200字符分块对代码文档来说太碎了，一个函数签名加注释可能就被切没了，召回时自然容易串到别的接口上。我后来改成按语义段落或函数边界来分，再把接口名、参数这些关键词拼进块里，效果会好不少。意图识别确实有用，但别一上来就搞太重，先试试在检索前加一层轻量的query改写，把“创建订单”和“库存回滚”拆成两个子查询分别召回再合并。另外bge-large-zh对代码类文本不一定最优，可以拿

我一般先按标题切，太长的段再按句子细分，比硬切token强不少。

我上个月也遇到类似情况，感觉不是你的问题，Copilot对多文件项目的上下文抓取确实不太稳，尤其FastAPI这种依赖注入和Pydantic嵌套一多就容易乱猜。我后来把每个文件控制得短一点，把关键模型单独抽出来，情况会好一些。Cursor在跨文件引用上确实更聪明，但它也会犯缝合怪的错误，只是频率低点。你可以先试试在注释里显式写清楚字段类型和返回值，比泛泛描述管用。

我之前也踩过这坑，Sonnet确实爱加戏。后来在MCP里加了个后处理步骤，用JSON.parse兜底，解析失败就重试一次，基本能压住。另外模板里把字段名写死成枚举值，别给它留发挥空间，比如用{{field_name}}这种占位符明确指定。还有个偏方是在prompt末尾加一句“输出前先检查格式”，虽然玄学但有点用。你要是想稳，还是得靠代码层校验，别全指望模型自觉。

把llm和tools在模块级别初始化一次就够了，AgentExecutor本身开销不大，慢多半是每次新建了ChatOpenAI实例。

3090跑BGE+reranker确实有点紧，试试把reranker换成bge-reranker-base或者用GPTQ量化版，显存能省不少。

我也踩过这个坑，后来发现指令堆太多模型反而会分心去“表演”遵守规则，而不是专心看检索内容。现在我只保留一句“基于以下资料回答”，最多再加一句“资料没提到就说不知道”，效果稳定多了。感觉RAG的prompt更像给模型一个轻量提示，约束越密反而容易跟检索内容打架。你可以试试把约束拆开单独测，看是哪条在拖后腿。

知识库塞prompt里容易超长，试试用function calling查库存，政策类走RAG检索，比硬编准。