👀 家人們,每天看行情、刷大佬觀點,卻從來不開口說兩句?你的觀點可能比你想的更有價值!
廣場新人 & 回歸福利正式上線!不管你是第一次發帖還是久違回歸,我們都直接送你獎勵!🎁
每月 $20,000 獎金等你來領!
📅 活動時間: 長期有效(月底結算)
💎 參與方式:
用戶需爲首次發帖的新用戶或一個月未發帖的回歸用戶。
發帖時必須帶上話題標籤: #我在广场发首帖 。
內容不限:幣圈新聞、行情分析、曬單吐槽、幣種推薦皆可。
💰 獎勵機制:
必得獎:發帖體驗券
每位有效發帖用戶都可獲得 $50 倉位體驗券。(注:每月獎池上限 $20,000,先到先得!如果大家太熱情,我們會繼續加碼!)
進階獎:發帖雙王爭霸
月度發帖王: 當月發帖數量最多的用戶,額外獎勵 50U。
月度互動王: 當月帖子互動量(點讚+評論+轉發+分享)最高的用戶,額外獎勵 50U。
📝 發帖要求:
帖子字數需 大於30字,拒絕純表情或無意義字符。
內容需積極健康,符合社區規範,嚴禁廣告引流及違規內容。
💡 你的觀點可能會啓發無數人,你的第一次分享也許就是成爲“廣場大V”的起點,現在就開始廣場創作之旅吧!
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。