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「Prompt 评估」找到 225 条内容
按专题浏览 →匹配正文:答案要点 任务复杂度评估维度(步骤数、工具种类、信息依赖、容错要求) 单Agent适用场景与局限(简单任务、低延迟、资源受限) 多Agent核心优势(并行化、专业化、容错隔离) 架构决策的关键权衡(延迟vs质量、成本vs效果、维护复杂度) 决策框架:从任务特征出发 评估任务复杂度的四个维度: 步骤深度:是否需要>5步的链式推理 工具多样性:是否跨领域工具(搜索+代码+数据库+API) 信息依赖:子任务间是串行依赖还是可并行 容错要求:单点失败是否导致全局崩溃 单Agent架构…
匹配正文:…:文档切分 → Embedding模型编码 → 存入向量数据库 在线阶段:用户Query向量化 → Top-K相似度检索 → 拼接Prompt上下文 → LLM生成答案 关键优势:知识可实时更新,无需重新训练模型。 我项目中解决的3个核心问题 问题 具体场景 RAG解决方案 效果 知识幻觉 客服系统回答产品参数错误 强制从官方文档检索生成 事实准确率从72% → 94% 时效性 政策解读系统需跟进最新法规 增量索引新文件,无需微调 新法规上线当天可用 领域知识 医疗问诊需专业…
匹配正文:…OC/轻量应用 技术本质差异 LangChain:强调链式组合,开发者显式控制流程 AutoGPT:追求自主决策,LLM主导循环(prompt工程极重) 三、关键局限与突破方向 三大硬约束 可靠性天花板:LLM本身的不确定性无法通过框架消除 成本失控:多轮调用+错误重试导致API费用激增 调试黑盒:Agent行为难以追踪和归因 务实落地建议 采用**"半自动"模式**:关键决策点人工确认,非关键步骤自动执行 用确定性编排兜底:LangGraph状态机显式定义分支,而非纯LLM…
学习内容与项目面试,在同一条路上。