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「RAG 迭代」找到 149 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…证" 低资源任务 少样本学习 3-5个输入-输出对，覆盖边界case 多轮交互 动态上下文压缩 保留摘要+关键实体，丢弃过时细节 RAG场景 检索结果重排序 按相关性打分注入，标注来源可信度 三、评估与迭代体系 三层验证： 规则层：正则/JSON Schema校验格式合规性 模型层：用更强模型（如GPT-4）作为裁判，设计评分rubric 业务层：埋点采集用户满意度、任务完成率、人工复核准确率 迭代机制：建立Prompt版本库，小流量A/B测试，关键变更需回归测试集（含对抗样…
匹配正文：…拆解为可执行的子步骤 推理策略：支持CoT（思维链）、ReAct（推理+行动交替）、ToT（思维树）等模式 动态调整计划，根据反馈迭代优化 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…
匹配正文：…言/框架掌握不足） 工具调用失效（参数格式错误、工具选择不当、执行环境隔离） 错误反馈循环断裂（无法正确解析执行错误、缺乏自我修正迭代） 上下文窗口瓶颈（代码库规模超限、历史对话淹没关键信息） 改进策略需针对具体根因设计，而非简单堆叠prompt 一、模型能力层面 核心问题 代码理解深度不足：对复杂业务逻辑、跨文件依赖、设计模式识别能力弱 长程依赖建模差：修改A文件时忽略B文件的调用关系，导致回归错误 语言/框架知识陈旧：训练数据截止导致的API变更、新特性不了解 改进策略 …
学习内容与项目面试，在同一条路上。