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「RAG 组件」找到 106 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…图）的核心思想和适用场景 掌握1-2种代表性算法的细节（如HNSW、PQ、LSH） 理解各方法的时空复杂度权衡 能结合实际场景（如RAG中的百万/十亿级检索）给出选型建议 了解工业界的优化手段（如乘积量化+图索引的混合方案） 向量相似度检索的核心矛盾是精确性与效率的权衡。高维空间下精确最近邻复杂度O(n)，必须依赖近似最近邻（ANN）算法。四大范式如下： 一、基于树结构：空间划分思想 代表算法：KD-Tree、Ball Tree、Annoy（随机投影树） 核心思想：递归划分空…
匹配口述回答：…度对齐或长链推理必然改善。 CoT可能帮助模型组织步骤，但生成的理由不一定由视觉证据支持；Agent可以调用OCR、检测器或搜索，RAG可以补外部知识，却都不能自动修复输入中未被识别的对象。工具返回还可能冲突或被错误引用，需要显示区域、帧和文本证据，并在不足时拒答。 跨模态冲突是另一类风险。图像、字幕和用户文字不一致时，模型可能偏向更强的文本先验。需要专门构造冲突样本，测模型是否指出差异，而不是强行融合。医学、身份和内容审核等高风险场景还要做权限控制、隐私处理和人工确认。 系…
匹配口述回答：…cination]]，比如模型编造了不存在的参数，应先返回受控的Schema/业务校验反馈，让模型在有限预算内修正。原始Self-RAG是对检索与生成训练reflection tokens的方法，不能当作任意工具错误的即插即用修复器。 所以整体上，我的核心思路是：分层反馈 + 状态驱动决策。错误反馈能力应在具体模型、提示和任务上测，不能要求至少7B才理解语义摘要。常见失败场景是日志不完整，导致长期优化失效，所以上线我会特别关注工具调用日志的结构化程度。我更倾向于把容错策略做成…
学习内容与项目面试，在同一条路上。