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「RAG Retriever 工作流程」找到 3 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…常做"快路径"（纯向量）+ "慢路径"（+重排）分级处理。 学习建议 建议先掌握向量检索基础，理解嵌入模型和相似度计算原理，再结合RAG架构学习Retriever的工作流程，通过动手实践加深理解。
匹配正文：…｜ ~10% 学到这一步,做几道题验证一下,知道自己学到位没。 关联面试题(5 道,覆盖 5 个角度) 【整体架构与流程】 解释 RAG 的整体架构与完整工作流程。 中等 → 【离线索引构建】 描述构建近似最近邻(ANN)索引的完整流程和关键技术选择。 中等 → 【在线检索机制】 详细解释 RAG 中检索模块(Retriever)的工作机制。 中等 → 【为什么混合检索】 为什么要采用混合检索(Sparse + Dense)?分别阐述其作用。 较难 → 【召回链路全局优化】 …
匹配正文：…外部能力封装（搜索、计算、API） 扩展模型边界 Memory 对话历史管理 Buffer、Summary、Vector三种策略 Retriever 文档检索接口 RAG知识库问答 Agent工作流程（以ReAct为例） 用户输入 → 思考(Thought) → 行动(Action:调用工具) → 观察(Observation) → ... → 最终答案 循环直到Agent判断任务完成，核心是推理与行动的交错执行。 优缺点 优势：上手快、生态丰富、快速验证想法劣势：过度封装导…
学习内容与项目面试，在同一条路上。