失眠 emo

1. 怎么把 RAG 接入到你的 Agent 执行链路里的？是在调用工具之前先检索，还是在生成结果之后再做校验？我们的 RAG 是通过 Spring AI 的 Advisor 接入到 ChatClient 的：模型调用前在 before() 做向量检索，把命中文档拼成上下文注入 prompt；模型生成后在 after() 把命中文档回写到响应 metadata 便于追踪。当前是“先检索再生成”的 pre-RAG，并没有单独做生成后的事实校验，后续可以增加 verifier 节点来做 post-check。2. MCP 是完全自研的吗？和市面上成熟的 Agent 框架相比，你的方案在扩展性上有什...

搞笑呢？？？？？

第 56 题：OpenAI GPTs、LangChain Templates、LlamaIndex 的提示管理方式 题目 对比 OpenAI 的 GPTs、LangChain Templates、LlamaIndex 的提示管理方式。 一、OpenAI GPTs 方式：在 GPT 创建/编辑界面中配置 Instructions（系统级 prompt）、Conversation starters、可选 Knowledge 上传；支持多轮对话与 Function Calling。提示以“配置项”形式存在，版本随 GPT 保存，可在网页端迭代；不支持代码内细粒度版本与 A/B。 特点：产品化、低代码...