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上下文选择模式(CSEL)
通过 RAG、语义搜索和智能上下文管理，动态检索并组装相关上下文
复杂度: high上下文管理
30秒速览
- 是什么
- 利用语义检索和 RAG 从多个来源动态检索并排序相关上下文，再为每个任务组装排名靠前的结果。
- 何时使用
- 大型知识库中，完整上下文超出令牌上限，且相关性随任务类型而变化。
- 注意
- 检索到的上下文可能遗漏领域特有的细微差别，或自相矛盾，需要在智能体依据它行动之前先做校验。
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上下文选择模式: 概览
通过 RAG、语义搜索和智能上下文管理，动态检索并组装相关上下文
- Dynamic context assembly based on task requirements
- Semantic similarity-based context retrieval
- RAG integration for enterprise knowledge bases
- Intelligent context prioritization and ranking
The Agent Architect
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参考资料
该模式所依据的论文、规范和代码仓库。
- Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering (Karpukhin et al., 2020)arXiv:2004.04906
- ColBERT: Efficient and Effective Passage Search (Khattab & Zaharia, 2020)arXiv:2004.12832
- Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (Lewis et al., 2020)arXiv:2005.11401
- Learning Dense Representations for Entity Retrieval (Yamada et al., 2019)arXiv:1909.10506
- Pinecone Vector Database - Semantic Search
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