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「RAG增强」找到 218 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…位 设计哲学 LangChain 通用Agent编排框架 "Chain"为中心，强调组件组合与流程控制 LlamaIndex 数据增强型RAG框架 "Index"为中心，专注知识检索与上下文注入 LangChain 详解 核心抽象 Chain：将LLM调用、工具执行、数据转换串联成管道 Agent：ReAct循环，由LLM动态决策工具调用序列 Memory：对话历史的显式管理（Buffer/Window/Summary等） 适用场景 多步骤复杂工作流（如：先搜索→再分析→最后…
匹配正文：…划（如ToT、RAP），减少无效探索 记忆 短期上下文 → 长期记忆机制（向量库+知识图谱+可学习的记忆模型） 融合 Agent与RAG深度整合，检索作为工具之一，形成"检索增强的Agent" 关键挑战 评估困境：没有ground truth的开放任务，如何量化"好"与"坏" 产品化鸿沟：Demo惊艳 vs 生产可用，容错机制和兜底策略是核心 生态标准：工具描述协议、Agent间通信协议尚未统一 未来1-2年，Agent会从"技术演示"走向"垂直场景的深度落地"，金融分析、软…
匹配正文：…g） 任务分解、子目标设定、反思调整 记忆（Memory） 短期上下文 + 长期知识库 工具（Tools） 外部API、代码执行、检索增强 行动（Action） 执行具体操作并观察反馈 主流实现范式 ReAct：推理与行动交错，适合需要逐步探索的任务 Plan-and-Execute：先规划再执行，适合明确可分解的任务 Multi-Agent：多角色协作，模拟团队工作流 未来发展看法 短期（1-2年）：工程化与可靠性 从"能跑通"到"跑得稳"：降低幻觉、提高工具调用成功率 成…
学习内容与项目面试，在同一条路上。