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「多模态 RAG」找到 62 条内容
按专题浏览 →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…
匹配正文：…具打通。常见工具类型包括： 信息获取类 搜索引擎（Google/Bing/百度）：获取实时知识，弥补模型训练数据截止问题 知识库/RAG检索：查询企业内部文档、产品手册 数据库查询：SQL执行、业务数据检索 计算与执行类 代码解释器：Python执行复杂计算、数据分析、绘图 计算器/Math API：精确数学运算，避免LLM数值幻觉 沙箱环境：安全执行用户提交的代码 业务操作类 企业API：订单查询、库存管理、用户系统操作 第三方服务：天气、地图、翻译、支付接口 消息通知：邮…
匹配正文：…g） 任务分解、子目标设定、反思调整 记忆（Memory） 短期上下文 + 长期知识库 工具（Tools） 外部API、代码执行、检索增强 行动（Action） 执行具体操作并观察反馈 主流实现范式 ReAct：推理与行动交错，适合需要逐步探索的任务 Plan-and-Execute：先规划再执行，适合明确可分解的任务 Multi-Agent：多角色协作，模拟团队工作流 未来发展看法 短期（1-2年）：工程化与可靠性 从"能跑通"到"跑得稳"：降低幻觉、提高工具调用成功率 成…
学习内容与项目面试，在同一条路上。