09 2024 档案
摘要:
RAG这一章我们集中看下精排的部分。粗排和精排的主要差异其实在于效率和效果的balance。粗排和精排的主要差异其实在于效率和效果的balance。粗排模型复杂度更低,需要承上启下,用较低复杂度的模型
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
摘要:
常见的多智能体框架有协作模式,路由模式,复杂交互模式等等,这一章我们围绕智能体路由,也就是如何选择解决当前任务最合适的智能体展开,介绍基于领域,问题复杂度,和用户偏好进行智能体选择的几种方案
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
摘要:
前置判断模型回答是否需要联网,之前介绍了自我矛盾和自我拒绝者两个方案。这一章我们再补充几种基于微调,模型回答置信度和小模型代理回答的方案。
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