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「RAG 实现思路」找到 4 条内容
按专题浏览 →匹配题目：在RAG系统的多轮对话场景中，如何有效解决知识遗忘和上下文漂移问题？请描述具体的技术方案和实现思路。
匹配正文：结论：可以，这是动态RAG的典型应用场景 核心实现思路 层级 关键设计 数据层 流式数据接入（Kafka/Flink）→ 增量构建向量索引，避免全量重建 检索层 多路召回（向量+关键词+规则）+ 实时性加权，新数据优先排序 融合层 检索结果注入Prompt，标注数据来源时间戳，让模型感知时效性 反馈闭环 用户点击/转化数据回流，动态调整索引权重和切分策略 相比纯模型/静态RAG的优势 时效性：分钟级数据可见，解决大模型知识截止问题 准确性：数据分布漂移时，检索结果自动跟随变化…
匹配正文：代码、教程和项目面试题可以直接查看。 RAG From Zero：从文档解析到检索评测 一套按工程链路展开的 RAG 教学项目。不是只演示一次问答，而是把资料处理、检索、重排、引用和评测串起来。 GitHub 仓库、README、代码和配套章节，可以直接查看项目结构与实现思路。 想判断课程是不是在讲完整工程链路，可以先看目录，再挑检索、重排或评测章节深入阅读。 查看 GitHub 仓库 大模型面试题图解 100 把 100 道大模型面试题按 14 个模块拆开，每题保留一张 S…
学习内容与项目面试，在同一条路上。