AI、AGENT 与上下文 · DEFINED TERM

Embedding 与 RAG

Embedding 把内容映射成可比较向量，RAG 先检索资料再让模型基于资料回答。

你可能会这样说“先从知识库找最相关的几段，再带来源回答”

VISUAL EXAMPLE

先看懂它怎么工作

当前概念Embedding 与 RAG

MECHANISM

USE WHEN

让模型使用可更新、可追溯的外部知识

NOT FOR

不要把未经治理的整批 PDF 直接当成可靠知识

TELL YOUR AGENT

请按“Embedding 与 RAG”的概念处理这个需求：先从知识库找最相关的几段，再带来源回答。先说明实现边界，再给出可检查的结果。

ACCEPTANCE

检索命中可解释，回答保留来源，低置信度会明确说明

OFFICIAL SOURCES