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「Agent 工具调用」找到 295 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…on） 对每个声明独立检索权威知识源 使用NLI模型判断"检索证据→支持/反驳/无关"生成结论 典型工具：RARR、FAC2框架 工具调用验证 对可验证实体（时间、数值、人物）调用API/Wikipedia查询 结构化数据比对，直接判定真伪 2. 引用溯源（Attribution） 生成时约束（更优） 训练阶段引入引用标记，强制模型输出<cite>doc_id</cite> 推理时限制只能从提供的上下文选择引用 后处理匹配 使用句子级嵌入，计算生成内容与源文档的相似度 设定阈…
匹配正文：核心设计：分层状态架构 短期状态（工作记忆） 最近N轮对话 + 当前Agent执行中间状态 存储：Redis集群，TTL设置（如30分钟无活动清理） 结构：Hash存元信息，List/ZSet存消息序列 长期状态（外部记忆） 用户画像、历史摘要、关键事实提取 存储：持久化DB（MongoDB/ES）+ 向量库检索 状态更新机制 写路径 用户输入 → 路由层（按session_id哈希）→ 单线程处理保证顺序 → 更新Redis + 异步落盘 + 发布变更事件 并发控制 乐观锁…
匹配正文：…增强 知识更新延迟 实时索引管道、增量更新、结合API动态查询 这些痛点正是Agentic RAG兴起的核心动因——通过引入反思、工具调用、主动验证等机制，突破传统"检索-拼接-生成"的线性范式。 学习建议 掌握RAG基本流程，结合实际案例理解检索与生成间的瓶颈，对比进阶方法如Graph RAG、Agent增强。
学习内容与项目面试，在同一条路上。