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「RAG Prompt 构建」找到 91 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…dding，规避了传统模型"没见过用户ID就失效"的问题 2. 可结合的冷启动策略 策略 实现方式 画像引导生成 用注册信息/问卷构建文本画像，作为prompt输入 热门+多样性兜底 生成式模型生成"热门但多样"的候选集，避免千篇一律 跨域迁移 用其他平台/全局行为预训练，迁移到当前场景 主动学习 设计交互式问卷，用最少问题快速锁定兴趣 3. 小红书场景特化 利用笔记的图文多模态内容，新用户上传一张图即可触发相似内容推荐 "兴趣标签"快速选择：让用户选3-5个兴趣词，作为生成…
匹配正文：结论：可以，这是动态RAG的典型应用场景 核心实现思路 层级 关键设计 数据层 流式数据接入（Kafka/Flink）→ 增量构建向量索引，避免全量重建 检索层 多路召回（向量+关键词+规则）+ 实时性加权，新数据优先排序 融合层 检索结果注入Prompt，标注数据来源时间戳，让模型感知时效性 反馈闭环 用户点击/转化数据回流，动态调整索引权重和切分策略 相比纯模型/静态RAG的优势 时效性：分钟级数据可见，解决大模型知识截止问题 准确性：数据分布漂移时，检索结果自动跟随变化…
匹配正文：…论 3. 需要可解释输出的业务场景 医疗诊断、金融风控等高风险决策，要求输出可追溯的推理链条 实现方式举例 方式一：结构化CoT Prompt prompt = """请按以下步骤回答： [分析] 提取题目关键条件 [建模] 建立数学关系或逻辑框架 [计算] 逐步执行运算，展示中间结果 [验证] 检查结果合理性 [结论] 给出最终答案 题目：{question}""" 方式二：ReAct框架（Agent场景） Thought: 我需要先查询用户账户余额 Action: que…
学习内容与项目面试，在同一条路上。