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「RAG 向量数据库」找到 99 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…ent 有没有权限、信息是否还有效、来源是否可信、是不是被新版本替代，以及它对当前任务到底有多重要。 用户今天问“帮我继续上次的 RAG 评测”，向量库可能召回一个月前的项目目标，也可能召回另一个项目里措辞相似的评测记录。旧目标语义很像，但当前阶段已经变化；另一个项目更像，却属于错误作用域。若系统只取相似度最高的几条，记忆越多，污染当前决策的机会反而越大。 这道题要回答的是一条检索与排序链路：先识别查询意图和主体，做权限、租户、类型、状态、时间与项目范围过滤，再生成语义候选，…
匹配题目：在多模态大模型应用中，用户提供的文本、图像、音频等异构信息应如何统一存储、表示和调用？请讨论特征对齐、向量数据库、跨模态索引等解决方案。
匹配口述回答：…的事情，而不是每次对话都像失忆一样。本质是突破固定上下文窗口的限制。我一般从三个层面来思考这个问题：架构层、外部记忆模块、还有[[检索增强]]。 先说架构层，最直接的方法是扩展上下文窗口本身。像现在的 Ring Attention 或者 StreamingLLM，能把有效窗口从4K推到1M以上。但这里有个前提，训练数据必须够长，不然模型学不会长距离依赖。推理时还要优化 [[KV Cache]]，不然内存会爆。另一种思路是分层记忆架构，比如MemGPT，它模拟操作系统的内存管理…
学习内容与项目面试，在同一条路上。