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「RAG Agent」找到 201 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…I超时了。我会把错误信息原样返回给模型，让它自己决定是重试、换工具还是告诉用户稍后再试。但得设个超时熔断，防止一个工具卡死整个[[Agent]]。 结果回传也要注意。工具返回的数据可能很长，比如搜索返回100条结果，直接塞回上下文会浪费token，还可能冲淡模型对用户问题的注意力。我会做摘要或只取前几条，同时保留工具调用的轨迹，也就是thought-action-observation，这样模型能回顾自己做过什么，方便多轮规划。 还有一个有意思的点，当工具数量超过几十个时，模…
匹配口述回答：…HuggingFacePipeline，代码主体不用动。再一个是检索层，它把文档加载、切分、[[向量化]]、存储这一套串起来，[[RAG]] 场景下最常用。然后是链，它定义了一个固定流程，比如先查知识库再问模型，或者先总结再翻译。[[Agent]]层更灵活，它会根据用户输入动态决定调哪个工具，执行完再观察结果，循环直到给出答案。内存层管理对话历史，回调层负责日志和追踪。 链式调用的核心是Runnable协议，所有组件都实现了invoke、batch、stream这三个方法。L…
匹配口述回答：…程加搜索一起上。 先说技术成熟度。编程这块，模型生成的代码有编译器或解释器给确定性的对错反馈，形成'生成-验证-修正'的可靠循环。Agent 调API写脚本，错了编译报错，修完再跑，这个闭环在Copilot上已经被验证了。搜索能力，像Perplexity那种检索加总结的pipeline也挺成熟，但本质是[[RAG]]的变体，依赖检索质量，如果知识库不干净或者query模糊，容易出[[Hallucination]]。GUI最麻烦，因为要感知屏幕、解析DOM、模拟点击，环境千变万…
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