搭建一个Agentic的RAG
从传统向量RAG升级到Agentic RAG——引入Agent智能体进行查询规划、工具调用与多步推理,构建具备自主决策能力的下一代检索增强生成系统。
AI Agent通关(二):AI Agent 开发者学习路径与计划
AI Agent开发者四阶段学习路径——从LLM基础与Prompt工程入门,到Agent框架实战、多Agent协同进阶,最终掌握企业级Agent系统的完整技术栈与实践项目规划。
AI Agent通关(一):开发工作职责、内容、技能与行业趋势解析
全面解析AI Agent开发岗位的核心职责与技能要求——涵盖架构设计、Prompt工程、多Agent协同、业务落地等工作内容,以及行业发展趋势与职业成长路径。
推荐系统将架构分为召回层与排序层的主要原因是什么?
解析推荐系统采用召回层加排序层两段式架构的核心原因——召回层用简单模型从百万候选中快速初筛,排序层用复杂模型精准排序,兼顾计算效率与推荐精度。
AI Agent开发记录
AI Agent开发实践记录——从Agent概念理解到技术选型、Prompt设计、工具集成与多轮对话调试,分享一线开发过程中的踩坑经验与工程化思考。
Agent场景分析记录
Agent典型业务场景分析——通过电商库存异常处理等实际案例,解析Agent的工具调用决策、多步推理与异常处理流程,积累Agent设计的实战经验。
向量的模长是什么?
全面介绍向量模长的定义、几何意义与基本性质,以及它在机器学习中归一化、余弦相似度计算和L2正则化等场景下的关键作用。
向量的模长和勾股定理的关系是什么?
揭示向量模长与勾股定理的本质联系——二维空间中模长公式就是勾股定理的直接应用,并将其推广到任意n维空间,理解欧几里得范数的几何根源。
向量点积为什么越大表示两个向量之间的相似度就越高?
从点积的几何定义出发,解析向量点积越大相似度越高的数学本质——关键在于夹角余弦,归一化后点积即余弦相似度,广泛应用于注意力机制和推荐系统中衡量语义相似性。
向量点积公式在自注意力机制中的应用?
详解向量点积在Transformer自注意力机制中的核心应用——通过Query与Key的点积计算语义相似度,经缩放和Softmax归一化后加权聚合Value向量,实现上下文信息的动态捕获。
