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「Embedding 选型」找到 178 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…有书面答案和口语版讲法。 配套教程 RAG 智能问答系统：11 章从原理到评测 知识模块 RAG 基础与整体架构 文档处理与分块 向量检索与召回 重排与检索优化 知识图谱增强 常见问题 RAG 面试一般会考哪些问题？ 围绕你简历上的 RAG 项目逐层追问：为什么这样分块、召回率怎么测、混合检索和重排为什么要加、幻觉怎么归因。背概念挡不住追问，最好把一个完整 RAG 系统亲手做一遍。 没做过 RAG 项目，直接背面试题有用吗？ 用处有限。面试官继续追问时会检查实现、实验与职责。…
匹配正文：…到「为什么长任务下 ReAct 会撑不住」,这是理解后面一切的前提。 先讲个真实场景(这是本章的「为什么」) 上一章那个「三选一」选型问题,我们的调研 Agent 跑通了。但当工程师把问题换成更狠的: 「帮我梳理近一年主流开源向量库的能力演进格局,列出主要玩家、各自的索引 / 部署形态 / 生态,和最新进展。」 这个问题逼着 Agent 查了二十多轮:一个个项目查、一版版更新翻、索引和部署形态交叉比对。结果跑到第十几轮,它开始胡言乱语,把 A 项目的特性安到 B 项目头上、把…
匹配正文：…则说明流量、观察窗口和回滚。 复盘：错误样本、数据漂移、监控和下一步【】。 模型链路必须来自候选人的实际系统。候选生成可以是规则、向量检索、协同过滤或学习模型，排序可以是树模型、深度模型或其他方法。方法名不决定流水线位置，目标函数、特征可用性、延迟与部署约束才决定。
学习内容与项目面试，在同一条路上。