深入讲解 RAG 高级技巧、Agent 协作
Fine-tuning 与部署运维
HyDE、Query Decomposition、多语言扩展
向量 + 关键词 + 结构化查询
Cross-Encoder、BGE-Reranker
子查询、迭代召回、上下文压缩
多智能体协作框架
多个专业 Agent 分工协作，通过消息传递和任务分解，共同完成复杂任务
任务分解与分发
垂直领域能力
结果聚合与优化
Reasoning + Acting 协同框架
分析当前情况，规划下一步行动
执行工具调用或 API 请求
获取执行结果，更新上下文状态
冻结预训练权重，添加低秩矩阵进行微调，大幅减少参数量
量化 + LoRA，4-bit 量化下仍保持高性能
PagedAttention、连续批处理、高吞吐量推理
INT8/INT4 量化，精度与性能平衡
TensorRT-LLM、ONNX Runtime
Batching、Cache、Streaming
接入层 → 安全层 → 模型层 → 应用层 → 运维层
API Gateway、负载均衡
推理服务、模型管理
业务逻辑、流程编排
FAQ 问答、订单查询、投诉处理、多轮对话
RAG + Function Calling + 多轮对话管理
意图识别准确率 95%+，问题解决率 80%+
企业内部门户、技术文档、产品手册的智能问答
文档向量化 + 混合检索 + Rerank + 生成
敏感信息过滤、数据加密、访问控制
Prompt 注入防御、输出审核机制
数据脱敏、审计日志、合规报告
多活部署、故障转移、应急预案
延迟、吞吐、错误率实时追踪
Token 消耗分析、资源利用率优化
A/B 测试、效果评估、持续改进
API 调用费用 / 模型训练费用 / 向量数据库成本 / 基础设施与人力
Prompt 压缩、缓存复用、模型蒸馏、批量处理
效率提升度量、人工替代成本、业务增长贡献
从最小可行产品开始，快速迭代验证
高质量数据是 AI 效果的根本保障
建立反馈闭环，不断提升用户体验
欢迎提问与交流
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