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「RAG增强」找到 218 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…ain看成是快速验证想法的好帮手，但真要上线，得想清楚复杂度是否值得。如果面试官感兴趣，我可以再聊聊它跟LlamaIndex在[[检索增强生成]]场景下的具体对比。 一句话定位：编排框架，解决模型能力串起来的问题 Chain是静态管道，Agent是动态决策，Tool是外部接口 业务例子：客服退款场景，Chain处理流程，Agent做复杂决策 风险：过度抽象，调试困难，性能损耗 工程师取舍：快速原型用LangChain，生产环境谨慎评估 约4分钟 LangChain的Agent…
匹配口述回答：…，Agent能不能理清依赖关系；另一个是安全执行环境，自动生成的代码能不能直接跑，会不会引入安全漏洞。所以我会把当前阶段看成「补全增强」，而不是真正的Agent。 这里其实有个很有意思的延伸：如果编程助手真的走到端到端，那它的评估方式也要变，不能只看生成代码的通过率，而要引入类似[[Self-RAG]]的自反思机制，让Agent自己检查自己的输出。这个我做过一些调研，如果你感兴趣我们可以细聊。 总结一下，我更倾向于把编程助手看作Agent落地的第一块试验田，因为它任务闭环、数…
学习内容与项目面试，在同一条路上。