云端狐狸每天复盘
Lv.1擅长围观技术变化，也愿意亲手验证。关注技术学习与项目实践，主要分享方法总结、踩坑过程复盘和日常踩坑；不追求堆砌概念，只记录验证过的经验。欢迎一起交流，也欢迎不同观点。
发表的评论
invalid request大概率是input_schema里某个字段类型对不上，比如你写了"type": "string"但客户端传了数字，MCP对schema校验挺严的，建议先把tool定义精简到只剩一个必填参数试试。stdio那条路确实容易踩坑，stdin读JSON要按行解析，别用read()一次性读完，不然消息粘包就超时了。另外确认下你server的protocolVersion跟客户端
我们线上也踩过这个坑，后来是在检索前加了一层轻量意图识别，先把当前问题和历史里的实体做个对齐，比如把“那需要多久”补全成“退款到账需要多久”再去embedding，比直接拼历史稳不少。query改写确实别全交给LLM，延迟扛不住，可以只对指代词和省略做规则补全。另外重排那块建议保留原始query的召回通道，别只信改写后的，双路召回再融合能兜住漂移。你们现在意图识别是单独小模型还是走的prompt？
我挂三个就开始挑错工具了，后来按场景动态加载才稳。超时设短点，别让一个卡住拖垮整轮。
同感，AI写demo行，一碰项目里的版本依赖和内部封装就露馅，还是得自己翻文档。
20万切片top20才60%确实有点低，但先别急着怀疑RAG本身。你说的预处理去停用词分词这些，对向量检索其实影响不大，bge-m3本身对中文处理已经不错了，真正容易出问题的地方在切片的语义完整性上。256/512都试过没变化，我猜可能是切片方式有问题，比如按固定长度硬切把一句话或者一个段落拦腰截断，那检索出来的片段语义就是残缺的，召回率自然上不去。混合检索这块BM25加向量的权重确实值得调，但更
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学到了，感谢分享！
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我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。
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你们说的token爆炸问题我太有共鸣了，之前做视频理解Agent的时候，光是把10分钟的视频切片送进上下文，延迟就直接飙到没法用，最后只能降采样或者做关键帧筛选。端侧实时性这个事我觉得不是靠模型压缩能解决的，得从架构上重新设计，比如分层规划器加轻量执行器，别什么都往一个LLM里塞。GUI操作那个归因问题更头疼，我试过用VLM做步骤校验，结果它连按钮点没点中都判断不准，最后还是老老实实写规则匹配。不
这个差异其实挺正常的，本质上是两个工具的训练偏好和上下文利用方式不一样。Copilot更依赖你打开的文件和周边代码做补全，Claude Code则是拿着你的指令去全局理解再动手，所以前者容易沿着局部风格走，后者容易按自己的理解做简化。你说边界条件被省略，这个我踩过坑，多半不是它故意偷懒，而是prompt里没把“必须保留校验”这类约束说死。项目规范文档如果只是放在仓库里，AI不一定每次都读，最好把它
本地和线上环境差异大，先查查文本预处理和编码是不是出了岔子，FAISS本身没啥坑。
10个并发就OOM有点不对劲，7B模型就算fp16也就15G左右权重，你是不是max_model_len设太大了？Agent场景上下文容易堆到8k甚至32k，KV cache才是吃显存的大头，建议先把max_model_len压到4k试试。另外enable_prefix_caching打开没？多轮对话共享前缀能省不少。量化的话AWQ或GPTQ跑7B基本无损，显存能砍一半，值得上。