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「RAG架构设计」找到 44 条内容
按专题浏览 →匹配正文：核心定位差异 维度 LangChain LlamaIndex 设计目标 通用LLM应用编排框架 数据驱动的检索增强框架 核心抽象 Chain（链式调用）、Agent（自主决策） Index（索引结构）、Retriever（检索器）、QueryEngine（查询引擎） 优势领域 复杂工作流编排、多工具Agent 大规模文档索引、结构化检索 关键功能对比 LangChain强项 Agent系统：ReAct、Plan-and-Execute等推理模式，支持工具调用与多轮决策 模块化…
匹配正文：…l/nDCG、端到端问答质量、延迟和成本共同选择。数据变化时持续监控两路召回贡献、重排增益和失败查询，不能把任一固定组合称为所有 RAG 系统的“黄金标准”。 图解 BM25+向量+Cross-Encoder 怎么组合?图解
匹配正文：答案要点 向量数据库的核心原理（embedding+相似度检索）与传统数据库的差异 向量库与关系型数据库各自的优劣场景 混合检索架构设计（多路召回、重排序） 结构化与非结构化数据的融合策略 知识库存储方式 RAG知识库的核心存储形态： 向量数据库：文本/图像等embedding存储，支持语义相似度检索 传统数据库：结构化元数据（来源、时间、权限等）+ 原始内容 对象存储：原始文档、图片、音视频等大文件 向量库 vs 传统数据库 维度 向量数据库 传统数据库 核心能力 语义相似…
学习内容与项目面试，在同一条路上。