页面加载中…
搜索中文正文和常见中英文技术词，按教程、项目、面试题筛选。
「RAG 核心组件」找到 28 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…ngChain的本质是**"乐高式"编排框架**——将LLM调用、数据处理、工具执行拆分为原子组件，通过标准化接口自由组合。 五大核心组件 组件 职责 典型场景 Model I/O 统一封装各厂商LLM接口，管理Prompt模板与输出解析 切换GPT/Claude/文心无需改代码 Retrieval 文档加载、切分、向量化、检索全流程 RAG知识库问答 Chains 预定义的工作流（如LLMChain、SequentialChain） 固定步骤的流水线任务 Agents 动态…
匹配正文：答案要点 Agent与LLM的本质区别（自主决策vs被动响应） 核心组件：规划、记忆、工具、行动 主流架构模式：ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent 当前瓶颈：可靠性、长程规划、成本效率 未来趋势：从单Agent到多Agent协作、从工具调用到环境交互 我对AI Agent的理解 Agent vs LLM的本质区别 LLM是"大脑"：被动响应输入，单次推理 Agent是"完整智能体"：具备感知→规划→行动→记忆的闭环，能自主调用工具、分解任务、…
匹配正文：…图）的核心思想和适用场景 掌握1-2种代表性算法的细节（如HNSW、PQ、LSH） 理解各方法的时空复杂度权衡 能结合实际场景（如RAG中的百万/十亿级检索）给出选型建议 了解工业界的优化手段（如乘积量化+图索引的混合方案） 向量相似度检索的核心矛盾是精确性与效率的权衡。高维空间下精确最近邻复杂度O(n)，必须依赖近似最近邻（ANN）算法。四大范式如下： 一、基于树结构：空间划分思想 代表算法：KD-Tree、Ball Tree、Annoy（随机投影树） 核心思想：递归划分空…
学习内容与项目面试，在同一条路上。