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「RAG 系统架构」找到 36 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…类型 作用 实现方式 短期记忆 当前对话上下文 系统Prompt + 多轮对话历史 长期记忆 跨会话知识积累 向量数据库存储 + RAG检索 3. 工具模块（Tools） 扩展LLM能力边界：计算器、搜索引擎、API调用、代码执行器等 核心机制：Function Calling，模型输出结构化JSON决定调用哪个工具 工具描述需包含：功能说明、参数Schema、返回值格式 4. 行动模块（Action） 执行规划结果，调用工具并获取反馈 形成观察→推理→行动的闭环循环 支持多…
匹配正文：…ory） 类型 作用 实现方式 短期记忆 当前对话上下文 滑动窗口、Prompt内维护 长期记忆 跨会话知识积累 向量数据库存储+检索增强 工作记忆 中间执行状态 临时变量、执行轨迹 3. 工具调用（Tools） 功能：扩展LLM能力边界（计算、搜索、API操作等） 关键机制：Function Calling（模型输出结构化JSON）→ 外部执行 → 结果回传 工具描述需清晰定义：功能说明、参数schema、返回值格式 4. 行动执行（Action） 将规划结果转化为具体操作…
…不给详情" 人机协同：高危操作（转账、删数据）必须人工确认，Agent只到"预提交"状态 学习建议 建议先掌握Agent基本架构与RAG流程，再学习常见安全机制如RBAC、数据脱敏技术和审计日志设计，结合实际案例理解安全策略的落地方式。
学习内容与项目面试，在同一条路上。