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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：…馈：获取工具返回后，判断任务是否完成或需调整 4. 记忆（Memory） 短期记忆：当前对话上下文（受限于上下文窗口） 长期记忆：向量数据库存储历史经验、用户偏好、领域知识 协作关系——以ReAct为例： Thought（规划）→ Action（调用工具）→ Observation（感知结果）→ Thought（重新规划）... 循环直至任务完成。记忆模块贯穿全程：短期记忆维护当前轨迹，长期记忆支持知识检索。 关键设计点：反思机制（Self-reflection）——执行失败…
匹配口述回答：…数据库到底能不能做出真正的[[GraphRAG]]。我觉得这个说法有一定道理，但有点绝对了。它的核心价值在于，图数据库能做一些[[向量数据库]]完全做不了的事，但落地的时候，很少只用一个库。 先说说图数据库为什么在某些场景下不可替代。最关键的其实是多跳关系推理，你可以这么理解：向量库本质上做的是相似度匹配，你给一个向量，它找最像的几个，但它不明白“A的朋友B在C公司工作”这种两层以上的关系。图数据库原生支持这种多跳遍历，比如你问“找朋友的朋友里做AI的”，写一句Cypher查…
…升GPU利用率 四、工程架构优化 分片与分布式：按业务/时间分片，多副本负载均衡 硬件加速：GPU索引（Faiss-GPU）、专用向量数据库（Milvus/Zilliz） 流控与降级：超时熔断、降级为关键词检索兜底 关键权衡：精度vs延迟vs成本，需根据业务场景（C端延迟敏感/B端精度优先）动态调整。 参考资料 Faiss官方索引结构与存储口径 Sentence Transformers官方Embedding量化与校准
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