12 月 ETH 价格预测 · 发帖挑战 📈
12 月降息预期升温,ETH 热点回暖,借此窗口期发起行情预测互动!
欢迎 Gate 社区用户 —— 判趋势 · 猜行情 · 赢奖励 💰
奖励 🎁:预测命中的用户中抽取 5 位,每位 10 USDT
时间 📅:预测截止 12 月 11 日 12:00(UTC+8)
参与方式 ✍️:
在 Gate 广场发布 ETH 行情预测帖,写明价格区间(如 $3,200–$3,400,区间需<$200),并添加话题 #ETH12月行情预测
发帖示例 👇
示例①:
#ETH12月行情预测
预测区间:$3,150-$3,250
行情偏震荡上行,若降息如期落地 + ETF 情绪配合,冲击前高可期 🚀
示例②:
#ETH12月行情预测
预测区间:$3,300-$3,480
资金回流 + L2 降费利好中期趋势,向上试探 $3,400 的概率更高 📊
评选规则 📍
以 12 月 11 日 12:00(UTC+8)ETH 实时价格为参考
价格落入预测区间 → 视为命中
若命中人数>5 → 从命中者中随机抽取 5 位 🏆
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。