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「RAG 实现」找到 347 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…键是根据数据规模和精度要求做取舍。 一句话定位：向量检索本质是精度与效率的权衡 四大范式：树/哈希/量化/图的核心思想 业务场景：RAG中的百万/亿级选型 落地风险：高维/规模/一致性 工程师判断：混合方案是王道 约4分钟 图索引与量化结合的混合方案（如HNSW+PQ）是主流趋势，但构建时间和数据分布敏感性是潜在风险。 这个延伸点会引向面试官追问HNSW+PQ的具体实现细节，比如边上的PQ压缩如何影响搜索精度，或者不同数据分布下（如均匀vs聚类）的调优策略。
匹配口述回答：…nt里某个Agent出问题，任务可以动态重分配给别的Agent，系统不会完全瘫掉。 举个例子，像企业客服场景。传统做法是用一个[[RAG]]加一个LLM，用户问退款政策，模型去查知识库然后回复。但遇到复杂问题，比如订单异常同时涉及库存和价格，单Agent要么答不全要么上下文爆炸。多Agent怎么做？我见过一个架构：一个主管Agent先理解用户意图，然后派一个订单Agent查订单状态，一个库存Agent查库存，一个价格Agent查价格，最后汇总给回复Agent生成答案。每个Ag…
匹配口述回答：…分工和并行 通信协调一致性三大坑 幻觉传播和成本是LLM特有 适合复杂拆分场景，简单任务别用 约4分钟 幻觉传播可以通过Self-RAG或Chain-of-Verification降低，但会带来延迟和成本权衡 面试官可能会追问具体如何实现Self-RAG，或者问如何评估多Agent系统的幻觉传播程度
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