页面加载中…
搜索中文正文和常见中英文技术词，按教程、项目、面试题筛选。
「知识图谱 LLM」找到 74 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：这道题问的是，当意图数量大到几百个、上下文又长的时候，怎么做到既准确又高效。本质上是在问，怎么把传统大模型那种一次塞进全部意图的笨办法，拆成一套能伸缩的工程架构。 我的核心思路是分层。先做意图聚类，把300到500个意图聚成十几个簇，每个簇里再分20到30个细意图。这样第一级路由只需要判断属于哪个簇，用个轻量模型比如TinyBERT就够了，候选空间一下子压到几十个。第二级再在簇内做细分类。你可以把一级路由理解成前台客服先问'您是要退货还是咨询政策'，二级才是具体处理。 但光有…
匹配口述回答：…快速扩展知识边界”的方案，适合知识频繁更新的场景，比如实时政策、产品手册；但如果是需要深度推理或常识性知识，我更倾向结合微调或[[知识图谱]]。 总结下来，RAG落地的核心不是哪个环节最酷，而是整个链路的一致性：从分块策略、Embedding选型、检索融合，到生成控制，每一步都要对齐业务场景。 RAG本质是给大模型配外挂知识库 离线建库的坑：分块和向量化 在线检索：混合检索加重排才是常态 生成阶段：引用溯源和拒答机制 落地风险：前提和取舍 约4分钟 RAG的前提是知识库质量，…
学习内容与项目面试，在同一条路上。