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「RAG 技术」找到 256 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…定位：Agent开发本质是拆解复杂任务，用工具和记忆补足模型短板 项目背景：智能客服替代规则引擎，解决维护成本和复杂场景串联问题 技术方案：ReAct+多工具编排，关键设计是结构化Schema和人工确认节点 核心挑战：工具调用幻觉、长链路超时、成本控制，以及对应的工程解法 效果与迭代：量化指标提升，以及后续扩展的思考 约4分钟 工具数量增多时，调用准确率会下降，可以用Self-RAG让模型反思验证结果 追问Self-RAG的具体实现，比如如何设计反思循环、怎么保证不增加太多延…
匹配口述回答：…工，再讲自己能够验证的接口与依赖。 一句话定位：Agent落地什么场景该上、什么场景不该上 项目背景：售后客服，意图交织+多系统 技术方案：架构分层，ReAct+工具调用 核心挑战：幻觉、超时、评估 边界划分与反思：规则与LLM混合，多Agent取舍 约4分钟 工具描述让大模型自己生成比人写更稳定，背后涉及Self-RAG思想 追问Self-RAG的具体实现和对比实验细节
匹配口述回答：…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、数据好、风险低、ROI可量化。其他方向不是没机会，但至少还需要3-5年去解决那些更本质的问题。 这道题本质在问技术商业化的判断力 我选编程助手，因为任务闭环最完整 对…
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