想要构建一个坚实的知识代理?先从Agentic RAG和混合检索开始——这是你的基础。



设置过程非常简单:对数据进行分块、生成嵌入,然后把所有内容导入向量数据库。下一步?为你的代理配备一个可以高效查询这些向量的检索工具。

想要更高的准确率?可以先按领域分组检索结果,然后加上一层重排序。当你需要高精度时,这会带来巨大提升。

混合方法结合了全文检索与语义匹配——既能覆盖精准关键词,也能理解上下文。这种组合能处理比单一方法多得多的查询类型。

向量数据库不再只是存储工具。它们正成为AI代理推理大型知识库的记忆层。重排序步骤能过滤噪音,只呈现真正相关的信息。

如果你想认真打造不会幻觉的知识代理,这套架构就是你的起点。
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MEV猎手阿福vip
· 12-10 03:04
说实话,RAG这套确实是标配了,但真正卡脖子的还是reranking那一步,很多项目都在这儿翻车
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notSatoshi1971vip
· 12-10 02:41
reranking这块确实是关键,不加这层噪音真的多
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ForkItAllvip
· 12-10 02:39
rag这套确实有用,但真的有那么神吗...老老实实把reranking用上才是核心吧
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