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「延迟」找到 588 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…检索+生成）及关键模块 说明混合检索策略（向量+稀疏+图谱） 分析大模型在搜索中的具体应用环节（改写、摘要、问答） 指出落地挑战（延迟、幻觉、成本、数据更新） 核心方案：RAG驱动的智能搜索 大模型在搜索场景的核心落地形态是 RAG（检索增强生成），不是替代传统检索，而是分层增强。 技术架构 层级 功能 大模型作用 查询理解层 意图识别、查询改写、多轮澄清 纠错、扩展、消歧（如"苹果"→水果/公司） 检索召回层 向量检索 + 稀疏检索（BM25）+ 知识图谱 生成稠密向量（b…
匹配正文：…e（上下文相关性） Self-check：让模型自己判断答案是否有幻觉 三、端到端与业务评估 端到端准确率：完整问答链路的正确率 延迟与成本：检索耗时、Token消耗 人工抽检：Bad case分析，建立错误分类体系（检索失败/理解错误/幻觉/格式问题） 实践建议 分层监控：线上先卡检索Recall，再优化生成质量 构建评估集：从真实日志采样，覆盖高频Query和边界Case A/B测试：检索策略、Prompt、重排序模型的对比实验
匹配正文：答案要点 任务复杂度评估维度（步骤数、工具种类、信息依赖、容错要求） 单Agent适用场景与局限（简单任务、低延迟、资源受限） 多Agent核心优势（并行化、专业化、容错隔离） 架构决策的关键权衡（延迟vs质量、成本vs效果、维护复杂度） 决策框架：从任务特征出发 评估任务复杂度的四个维度： 步骤深度：是否需要>5步的链式推理 工具多样性：是否跨领域工具（搜索+代码+数据库+API） 信息依赖：子任务间是串行依赖还是可并行 容错要求：单点失败是否导致全局崩溃 单Agent架构…
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