想要打造一個穩健的知識代理人?從 Agentic RAG 和混合搜尋開始—這就是你的基礎。



設置流程相當簡單:先將你的資料切分,再執行嵌入,然後把一切都存進向量資料庫。下一步?為你的代理人配備一個能高效查詢這些向量的搜尋工具。

想要更高的準確率?可以先按領域分組檢索,然後加入重排序層。當精確度很重要時,這樣做會有很大差異。

混合方法結合全文搜尋和語意匹配—同時涵蓋精確關鍵字和語境理解。這種組合能處理的查詢類型遠比單一方法多。

向量資料庫現在不僅僅是儲存工具了。它們正成為 AI 代理人需要在大型知識庫上進行推理的記憶層。重排序步驟可以過濾雜訊,凸顯真正相關的資訊。

如果你認真想要一個不會產生幻覺的知識代理人,這套架構就是你的起點。
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MEV猎手阿福vip
· 6小時前
說實話,RAG這套確實是標配了,但真正卡脖子的還是reranking那一步,很多專案都在這兒翻車
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notSatoshi1971vip
· 7小時前
重排序這部分確實是關鍵,不加這一層噪音真的很多
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ForkItAllvip
· 7小時前
rag這套確實有用,但真的有那麼神嗎……老老實實把reranking用上才是核心吧
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