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「领域RAG系统」找到 180 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…生成回复，并执行退款操作。整个过程是动态的，每一步的观察结果都会影响下一步的决策。 这里有个重要的边界划分，就是Agent和 [[RAG]] 的区别。很多人容易混，其实RAG更适合静态知识问答，比如查公司政策、手册内容，它是单次检索加生成。而Agent强调的是动态决策和工具交互，适合需要多步推理、调用外部系统的场景。但实际落地时，我通常会把两者结合：Agent做流程编排，RAG作为其中一个工具节点提供领域知识。比如刚才的客服例子，价保规则就可以用RAG从文档库里检索出来，再交…
匹配口述回答：…所以复杂任务下，我倾向于拆成多Agent。 多Agent的核心优势是三个：专业化分工、并行效率、容错隔离。每个Agent只深耕一个领域，比如一个专门写代码，一个专门做审查，一个专门跑测试。它们可以并行处理独立子任务，不像单Agent只能串行。而且某个Agent挂了，可以单独重启替换，不影响整体。 设计多Agent系统，有几个关键考量。先说任务分解策略。我一般按技能维度拆，比如Coder、Reviewer、Tester，或者按流程阶段拆，规划、执行、验证。这里有个坑：分解的粒度…
…Agent与Multi-Agent的适用场景 提到记忆模块(Memory)和反思(Reflection)等关键组件 当前Agent系统主流架构可分为三类： 1. ReAct架构（推理+行动交替） 核心流程：Thought → Action → Observation → ... → Answer 每步先推理当前状态，再决定调用工具或输出 优点：容错性强，可根据观察动态调整 缺点：步骤多、延迟高，复杂任务效率低 代表：LangChain ReAct Agent 2. Plan-…
学习内容与项目面试，在同一条路上。