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「AI Agent 构建」找到 114 条内容
按专题浏览 →匹配正文：核心设计原理 LangChain的本质是**"组合式"框架**，通过标准化接口把大模型能力模块化，像搭积木一样构建复杂应用。核心思想是： 抽象统一：用统一接口封装不同模型、向量库、工具 链式组合：通过LCEL（LangChain Expression Language）声明式编排流程 状态管理：Memory组件维护多轮对话上下文 关键组件 组件 作用 典型场景 Chain 预定义的固定执行流程 翻译、摘要等单步任务 Agent 动态决策，自主选择工具和步骤 复杂多步推理（Re…
匹配正文：答案要点 明确区分Agent与RAG的评估维度差异（工具调用vs检索质量） 数据构建需覆盖真实用户分布而非理想场景 标注策略必须包含多轮校验与一致性指标 多样性需从任务类型、难度、领域三维度设计 偏差控制需显式处理位置偏差、流行度偏差和标注者偏差 一、任务设计：区分Agent与RAG的核心差异 RAG评估重点 检索相关性：召回率、精确率、NDCG 生成忠实度：答案是否基于检索内容，有无幻觉 答案完整性：是否覆盖用户问题的全部意图 Agent评估重点 工具调用准确性：参数解析、…
匹配标题与标签：Prompt 系统设计原则与技巧 构建原则、少样本学习与思维链技巧,覆盖实际场景 Prompt 阿里 Prompt工程 Agent Prompt 设计 少样本学习 思维链 Prompt 工程技巧 阿里
学习内容与项目面试，在同一条路上。