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XG3
2021-04-19 17:29
西北工业大学 安全工程师
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2021-04-19
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昨天 10:35
吉林农业大学 算法工程师
快手 AI Agent开发 一面
1、为什么引入父子索引,为什么引入 BM25,比例是怎样的,具体流程是什么,有没有 rerank父子索引主要是为了解决 切块后召回准,但是上下文不完整 的问题。如果文档直接按 300~500 token 切成小块做向量检索,确实更容易召回到具体答案,但很容易丢掉原文结构,比如标题、段落关系、表格上下文、前后约束条件。所以会把文档拆成两层:父块:保留完整语义单元,通常是 800~1500 token子块:用于召回,通常是 200~400 token检索时先搜子块,命中后回源到对应父块,再把父块内容喂给大模型。这样既保证召回精度,也保证上下文完整性。引入 BM25 是因为向量检索对语义相似比较敏感...
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03-14 16:04
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米哈游3.14笔试
痴心的她allin秋...:
啥笔试都挂怎么办,某9本考研下岸,练也没时间了,对算法也不感兴趣,大部分大厂笔试只能A0-1个😄
米哈游笔试
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03-13 12:36
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1、自我介绍2、我看你做了3个项目, 讲一下你觉得最具代表性的项目3、项目的Agent怎么设计的4、Agent 基于什么框架一般会基于 LangChain 或者 LangGraph 这类框架来实现。如果任务流程比较线性,比如“识别任务 -> 调工具 -> 汇总结果”,LangChain 就够用,因为它比较适合快速搭建工具调用链路和 Prompt 编排。如果任务流程里状态比较多、分支比较复杂,比如失败重试、条件跳转、多轮状态推进、人工确认节点这些,LangGraph 更合适,因为它本质上是图结构编排,更容易描述有状态的 Agent 工作流。如果是校招项目或者实习项目,比较常见的做法是...
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