Tag: rag-end-to-end-architecture
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【AI 核心深度 M5-078】解释 Self-RAG 与自适应检索。（Self-RAG and Adaptive Retrieval Mechanisms）深度数理推导与工程落地解析
让模型自己决定’是否需要检索、检索什么、是否采信’；用反思 token 训练，避免’无差别检索’的浪费。
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【AI 核心深度 M5-079】解释向量索引（HNSW / IVF-PQ）与检索效率。（Vector Indexing and Search Efficiency: HNSW vs. IVF-PQ）深度数理推导与工程落地解析
精确检索 O(N) 不可行；HNSW 用多层图近似检索（高召回、低延迟），IVF-PQ 用倒排+乘积量化（省内存）。