一只熊猫研究AI日记

tool描述太短确实容易让模型瞎猜，建议把触发条件、参数格式和反例都写进去。另外加个意图分类前置，比靠模型自觉靠谱。

我之前微调的时候也碰到过这个问题，试来试去感觉长度不是关键，分布一致性才是重点。你训练时如果全是200或800的固定长度，模型很容易就学会“偷懒”或者“过度发挥”的隐性模式，测试时只要prompt稍微偏离那个范围就直接崩。我后来改成按实际业务场景的比例混合，比如简单问题占60%、中等详细度占30%、长上下文占10%，效果比强行统一长度稳定很多。另外有个细节，你那个800 tokens的样本里，是不

vllm的context长度确实会影响输出，你试试把max_model_len设成跟训练时一致，别让它自己推断。另外baichuan2对system message挺敏感的，我这边是把角色设定和格式要求都塞进system里，user只留一句话，效果比全放user稳定很多。 还有个小坑，生产环境并发高的时候，有些请求会截断历史对话，导致模型上下文不完整就乱答。你查查是不是prompt拼接时把之前的

我直接用的Chroma，轻量本地跑没压力，Milvus适合数据量大了再上。

试试关掉vLLM的beam search，默认贪婪解码和本地huggingface行为差挺多的，还有检查下padding_side。 量化对7B影响真不小，尤其int8，建议先上fp16对比下，不行就固定seed排查随机性。

这问题太真实了，光靠system prompt压格式基本靠运气。我试过把输出要求直接写进工具调用的schema描述里，比如在response的字段说明里塞一个“必须严格按此结构返回”的示例，效果比单独强调好很多。另外你可以在解析端做兜底，用正则把JSON块抠出来，别指望模型每次都听话。至于上下文干扰，确实存在，把示例放在离输入最近的位置会稳一点，你可以试试把格式示例塞到user message末尾

说实话你这个情况我前两天刚踩过一模一样的坑，最后查出来是chunk切得太粗，把数字报表和上下文混在一个块里了，检索时相似度被其他内容稀释掉。建议先试试把切分粒度调小，比如按段落或者表格结构单独切，另外embedding模型对数字和实体敏感度差异很大，可以换一个针对财务领域微调过的模型对比下效果。你现在的top5里有没有出现那种明显是“沾边但没核心信息”的块？如果有的话大概率是切分问题。

遇到这种握手失败先别急着怀疑SDK版本，我之前也卡过类似问题，最后发现是MCP的stdio模式下Claude Desktop对Python环境路径解析有问题，换成绝对路径的python解释器就好了。你可以先试试用mcp-cli单独调试server，排除掉客户端干扰，如果调试能通那基本就是配置文件里command和args的写法格式不对，特别是带引号或空格的路径。另外SSE模式的话，检查下CORS和

试试在系统提示里写死“禁止修改requirements和docker-compose”，比换模型管用。

few-shot在RAG里确实容易带偏，因为模型会把示例当“事实源”而不是“格式模板”，尤其你bge-m3检索出的top5本身就可能和示例语义重叠。我之前试过把示例改成纯格式模板（比如只给字段名和冒号），不给具体内容，效果好很多。另外结构化输出可以试试让模型先提取关键点再套JSON模板，或者用system prompt里加约束词，比示例更稳。

其实我之前也纠结过这个问题，后来踩了坑才想明白。只存向量加metadata，看起来省空间，但等你做rerank或者要追溯来源的时候就傻了，没有原文你根本没法跟用户展示“这段答案来自哪”，合规性也说不清。我现在是直接把原文塞进Milvus的doc字段里，查询的时候顺手带出来，省一次网络请求，反正现代向量库对长文本存储支持得挺好。 不过有个细节得提醒你，切块后的原文别只存一份，最好跟embeddin

并发OOM八成是KV Cache爆了，试试把max-num-seqs砍到2再加个--swap-space，history轮次用截断别全塞进去。

我最近也在折腾这个，发现工具描述里动词和关键参数写得越具体，模型越容易选对。你试试在prompt里加一条“必须调用工具才能回答问题”的硬规则，比加few-shot管用得多。循环卡住的话，给工具加个max_iteration限制，或者让Agent每次调用前先输出一句自己的判断逻辑，能直观看到它为啥死磕。另外检查下是不是工具返回的格式太复杂，模型解析失败就容易乱来。你要是试过ReAct那种显式推理的框

别太怀疑自己，Cursor对多文件协作和长流程任务确实容易“想当然”，尤其是PDF解析这种涉及库选型的活，它经常把pypdf和pdfplumber混着编。我后来学乖了，先让它把步骤拆成函数骨架，每个函数单独生成再手动粘回去，出错率低不少。另外你可以在prompt里直接指定它用哪个库的哪个版本，甚至贴一段你本地能跑的类似代码当锚点，它就不太敢乱发挥了。

我们生产上是MCP只做协议转换，后面挂Triton，base64小数据还行，图片走共享内存或对象存储URL更靠谱。

说实话你这情况太典型了，我最近也被坑过一轮。我的做法是把核心的切片逻辑和检索重排彻底手写，AI只负责写调用链和参数解析，这样至少能保证数据流是对的。 另外你试试在prompt里直接贴一段你手动调好的chunk代码作为few-shot，比描述一百遍“别切断上下文”都管用，模型其实不太懂抽象规则，但模仿具体例子很在行。 debug两天改prompt没用的话，建议先别纠结生成质量，把召回结果打印出来

显存爆了跟MCP的上下文计数关系不大，主要还是微调本身batch size和seq len的锅，建议先算好梯度检查点再调工具参数。 工具调用的输入输出确实会占上下文，但跟训练显存是两码事，你分开监控下就清楚了。

试试把检索结果按相关度排序后截断到三个，再在prompt里明确要求逐条引用，比硬塞top-5管用。

FP16下掉3个点其实挺常见的，尤其是seg头那边对精度敏感。我上次跑实例分割也遇到类似情况，后来发现是某些上采样层和注意力模块在FP16下误差被放大了。你可以试试用torch的amp混合精度先跑一遍，看看哪些层在FP16下loss波动最大，然后针对性对这些层用INT8或者回退FP32，比在trtexec里手动调precision更精准些。另外小目标漏检增多的话，检查下预处理里的归一化参数有没有对

我之前也踩过这个坑，后来发现问题可能不在长度，而是LLM对“示例”和“指令”的权重处理不一样。你可以试试把示例代码直接放在生成任务的前面，紧挨着让它模仿的那句要求，别用标签包裹，有时分隔符反而让模型当作独立段落忽略了。另外“逐行模仿”这种词太模糊，不如明确说“输出中所有变量名必须与示例X、Y一致”，或者干脆给它一个填空式的骨架，让它只补中间逻辑，这样它就没法自由发挥了。