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「RAG 实现」找到 347 条内容
按专题浏览 →匹配正文：RAG检索方法主要分为稀疏检索和稠密检索两类，实际生产环境常采用混合方案。 一、稀疏检索：BM25 / TF-IDF 原理：基于词项精确匹配，计算query与文档的词频、逆文档频率相关性。 优点： 零训练成本，即插即用 对关键词匹配精准（如商品ID、专业术语） 索引轻量，CPU即可 serving 缺点： 无法捕捉语义相似（"苹果手机"≠"iPhone"） 对长尾query、口语化表达效果差 二、稠密检索：DPR / ColBERT DPR（Dense Passage Ret…
匹配正文：….5，就认为可以放到同一张成绩单上。检索分数当然不是米或摄氏度，这个类比强调的是：不同机制产生的数值，缺少天然统一的解释。 企业级RAG项目把混合召回列在检索链路中。要把这一步讲清楚，先不用搬出很长的架构图。固定两张候选名单，改一次分数尺度，就能看见直接相加到底依赖什么。 开发者阻止把米尺与温度计的读数直接相加，类比两路分数尺度不同 把向量分数乘十，第一名换了 我做了一组人工候选。BM25一路依次是A、B、C、D，分数分别为50、49、2、1；向量一路依次是B、C、E、A，分…
匹配正文：自主调研 Agent:搜索 → 读 → 交叉验证 → 生成带引用的调研报告 这是公开化教学案例。文中的场景与指标用于理解项目实现；简历应填写自己实际完成的工作与测量结果。 执行框架 ReAct 为什么在长程研究里上下文爆炸 IterResearch:用「演进报告」压缩需要保留的工作状态 把研究过程拆成状态、动作与可验证的停止条件 工具与长程记忆 Search / Visit / Scholar / Python 统一工具网关 + 容错 + 缓存 用 ReSum 动态摘要压缩轨…
学习内容与项目面试，在同一条路上。