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「领域RAG架构」找到 179 条内容
按专题浏览 →匹配正文：答案要点 能区分幻觉产生的根源（知识边界 vs 推理错误） 掌握RAG的核心架构与检索策略优化 理解SFT/RLHF在事实性对齐中的作用 知道推理阶段如何通过后处理提升准确性 能结合实际场景给出权衡方案 一、模型架构层面 知识解耦设计 将"语言生成"与"事实存储"分离，如KGLM、RETRO等架构，显式引入外部记忆模块 稀疏注意力机制，让模型学会何时查询外部知识而非依赖参数记忆 工具调用能力 通过Function Calling架构，让模型自主判断需调用的工具（计算器、搜索引…
匹配正文：…代优化 3. 记忆系统（Memory） 短期记忆：当前对话上下文、会话窗口内的信息 长期记忆：向量数据库存储的历史经验、用户画像、领域知识 通过检索增强实现跨会话的个性化服务 4. 工具/行动模块（Tools & Action） 工具注册：外部API、数据库、计算引擎等 工具选择：根据规划结果动态选择合适工具 参数解析：将自然语言转化为结构化调用参数（Function Calling） 结果处理：解析工具返回，决定继续规划或输出结果 5. 执行与反馈循环 观察→思考→行动的闭…
匹配正文：…时需把query和document两端单位化。度量应匹配模型训练方式。 学习建议 建议先掌握向量嵌入和余弦相似度的基本概念，再结合RAG架构理解检索流程，通过动手实践使用Sentence-BERT等模型进行文本编码和相似度计算来加深理解。 参考资料 Faiss官方度量与归一化 Faiss官方索引、增量与存储 Sentence Transformers官方向量量化 IRCoT原论文:多步推理与迭代检索
学习内容与项目面试，在同一条路上。