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按专题浏览 →匹配正文：…匹配） 阐述RAG核心架构（检索+生成）及关键模块 说明混合检索策略（向量+稀疏+图谱） 分析大模型在搜索中的具体应用环节（改写、摘要、问答） 指出落地挑战（延迟、幻觉、成本、数据更新） 核心方案：RAG驱动的智能搜索 大模型在搜索场景的核心落地形态是 RAG（检索增强生成），不是替代传统检索，而是分层增强。 技术架构 层级 功能 大模型作用 查询理解层 意图识别、查询改写、多轮澄清 纠错、扩展、消歧（如"苹果"→水果/公司） 检索召回层 向量检索 + 稀疏检索（BM25）+…
匹配正文：…”。模型适合需要上下文的语义判断；业务正确性应查询当时有效的政策、订单和操作日志。 长会话分段要保留说话人、时间、主题与前后引用。摘要是有损派生物，不应替代原文证据做最终裁决。 3. 可执行的核心流程 class Inspector: def inspect(self, dialog, policy_snapshot, case_state): safe_dialog = minimize_and_redact(dialog) segments = segment_with_…
匹配正文：…cd共享上下文，避免单点状态丢失 Checkpoint机制：长任务定期保存中间状态，支持断点续传 状态压缩：对历史对话、中间结果做摘要压缩，控制上下文长度 4. 容错与稳定性 心跳检测 + 自动重启：监控Agent健康状态，异常时快速拉起新实例 优雅降级：核心Agent故障时，用简化逻辑或备用Agent兜底 超时熔断：设置调用超时阈值，防止级联故障 5. 可观测性 分布式链路追踪：追踪跨Agent的请求全链路 Agent行为审计：记录决策过程，便于事后复盘 可视化监控：实时展…
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