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「RAG 实现」找到 347 条内容
按专题浏览 →匹配题目：在构建多轮对话系统（如聊天机器人、Agent或RAG系统）时，请详细说明你如何设计和实现对话上下文的状态管理机制，包括上下文的存储策略、动态更新机制、长度截断与信息保留方法、会话生命周期管理，以及在分布式或高并发场景下如何保障上下文的一致性与系统性能。
匹配正文：…ng）交替，"我想→我做→我观察"循环 ToT（思维树）：多路径探索，保留最优解 2. 记忆模块（Memory） 类型 功能 典型实现 短期记忆 当前对话上下文、任务状态 滑动窗口、摘要压缩 长期记忆 用户偏好、历史经验、领域知识 向量数据库（如Milvus）、知识图谱 3. 工具调用（Tool Use） 流程：LLM生成结构化调用指令 → 解析执行外部API → 结果回填上下文 关键：Function Calling机制让模型学会"何时调用、传什么参数" 4. 执行与反馈（…
匹配正文：…Agent规划（意图识别→工具调用）→ RAG检索实时热点/库存 → 生成式模型融合多源信息 → 交互式澄清（多轮）→ 最终推荐 RAG增强：接入实时笔记池、趋势话题，解决生成内容"过时"问题 Agent协同：支持多轮对话式推荐，主动询问偏好（如"喜欢户外还是室内活动？"），突破单次请求的信息局限 4. 应用场景：从"推荐结果"到"推荐过程" 场景 创新点 可解释推荐 生成个性化推荐理由，提升用户信任 跨域生成 基于穿搭笔记生成配饰推荐，实现场景延伸 创作者辅助 反向生成"什…
学习内容与项目面试，在同一条路上。