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「LLM Agent 协同」找到 54 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…那些n-gram指标更实在。在线的话，我重点盯两个指标：一个是任务成功率，就是用户的问题有没有被完整解决，这是北极星指标；另一个是Agent协作轮数，改写后平均交互轮数应该下降，说明沟通更高效了。还会看用户满意度，比如会话结束后的显式反馈或者是否转人工。A/B实验设计上，我会按Query类型分层，比如高频和长尾分开看，避免平均效应掩盖了细分场景的问题。 这里我想提一个延伸点，就是改写和下游意图模型之间的协同。如果改写模块改了但意图模型识别不出来，那改写就没用。反过来，如果意图…
匹配正文：…制、多跳推理弱） 提出至少3个具体优化方向（如混合检索、重排序、查询改写） 结合实际场景说明优化方案的可行性 体现对RAG与微调、Agent等技术边界的理解 RAG的核心价值与深度 优势层面 知识动态化：无需重训模型即可更新知识，解决大模型"幻觉"和时效性问题 可溯源性：检索片段作为引用，提升生成可信度，满足合规审计需求 成本可控：相比全量SFT，RAG的边际成本极低，适合频繁变更的业务知识 技术深度体现 不仅是"向量检索+Prompt拼接"，而是涉及查询理解→多路召回→精排…
匹配正文：…索分别返回A、B的独立介绍而无直接对比文档，模型难以自行归纳差异——这是RAG在综合推理类问题上的天然瓶颈。 学习建议 建议先掌握大模型基础知识，再学习信息检索与RAG流程，结合开源项目如LangChain动手实践，理解检索与生成的协同机制。
学习内容与项目面试，在同一条路上。