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V2EX 第 563610 号会员,加入于 2021-11-29 10:05:57 +08:00
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72 最近回复了
1 天前
回复了 admin926 创建的主题 Claude Code ClaudeCode➕阿里百炼 CodingPlan 体验不佳
搭配 cursor 怎么样
@wingor2015 差不多的 做一份知识文件的清洗和摘要 sitemap (比如什么文件里面有什么东西,作用是什么),然后给 ai 自己去用工具检索(提供对应文件标识、检索关键词)就好了,检索后 ai 再对结果复核看能不能满足要求,不能就再修改关键字检索,比起依靠用向量捞分片,这个还靠谱些。

但是处理起来比较麻烦,比如 sitemap 怎么才会让 llm 有清晰的理解,检索工具内部如何实现才更好(多级检索/混合检索)、知识库文档怎么处理更好等等问题。

这个做出来后相当于是有一个 agent 替代原 rag 的 llm ,他可以反复优化关键词、检索并复核答案是否能满足需求,如果一句话存在多个问题,提示词调整好的情况下,可以达到一次性回答多个问题的能力。
可以了解一下这个试试:
Agentic RAG (代理式检索增强生成)可以理解为传统 RAG 的进阶版。

简单来说,它不再是“问一句、查一次、生成答案”的直线流程,而是引入了一个 AI 智能体( Agent ) 作为“总指挥”。
这个智能体会根据你的问题,自主规划需要做什么:
它可以决定调用哪个工具(是搜百度文库、查数据库还是看网页)。
它可以决定查几次(如果一个关键词搜不到,就换个关键词再搜)。
它还能处理多步推理的问题(比如“先帮我查北京今天的天气,再根据天气推荐一家附近的火锅店”)。

用一句话总结:
传统 RAG 是被动的资料员(你问什么,给你找什么); Agentic RAG 是主动的研究员(它理解你的意图,自己想办法找资料,甚至做分析和总结)。
GLM:这是一个非常有趣的问题,因为它涉及到了逻辑、环保甚至幽默感。我的建议是:

如果你能动手,首选“推车去”;如果你图省事,那就“开车去”。但千万不能单纯“走去”。
2 月 9 日
回复了 72 创建的主题 生活 大家回家过年都准备待几天呢
@YFZZ 是的 没有太多的归属感了
2 月 9 日
回复了 72 创建的主题 生活 大家回家过年都准备待几天呢
大家都能在家里待十几天,感觉挺好,我在家可能就待得下两三天,再待就感觉不行了。
2025 年 12 月 24 日
回复了 life90 创建的主题 投资 博纳这把是耐心局
今日可放心买入博纳了
对不住大家,我也踢到铁板了
博纳这把是耐心局
2025 年 12 月 24 日
回复了 life90 创建的主题 投资 博纳这把是耐心局
连续剧:
2025 年 12 月 23 日
回复了 freefreesea 创建的主题 分享创造 刚做了个全网突发热点功能
向量搜索+DBSCAN 聚类 会不会让突发热点的相关性强一点
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