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「ReAct 实现」找到 148 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…场景、一致性校验、延迟优化 约4分钟 检索失败时的自检与回退策略，模型主动决策而非被动拼接 面试官可能会追问：这种自检机制具体怎么实现？会不会增加延迟？和ReAct模式有什么区别？
匹配正文：…、存储） 列举至少2种检索策略（如混合检索、重排序）及适用场景 提及RAG的典型优化方向（查询改写、上下文压缩、多路召回） 能指出实现中的常见陷阱（如切分粒度、语义漂移） RAG核心架构：两阶段流水线 索引阶段（离线） 文档处理：按语义/固定长度切分chunk，控制256-512 tokens，保留上下文重叠 向量化：用Embedding模型（如BGE、M3E、OpenAI text-embedding-3）编码为稠密向量 存储：写入向量数据库（Milvus、Faiss、El…
匹配正文：…执行。 适用：开源模型无原生Function Calling能力时的替代方案 优点：无需修改模型架构，通过prompt+后处理即可实现 缺点：准确性依赖正则匹配，易幻觉工具标记 选型建议 场景 推荐方案 单工具、高可靠 Function Calling 多工具链、需规划 ReAct 快速原型、开源模型 通用Tool Use 实际坑点：工具描述（description）的质量直接决定调用准确率；需做好超时降级和结果格式容错（如API返回HTML而非JSON时的兜底处理）。 学习…
学习内容与项目面试，在同一条路上。