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2026-06-29
top-k和top-p的区别 top-k 与 top-p 学习笔记这两个概念经常被混在一起问，但它们属于不同阶段、含义不同。最大的混淆点是：top-k 在检索和生成两个阶段都有，而 top-p 只在生成阶段。本笔记把三者彻底分清。一、核心混淆点 top-k 在两个阶段都有: 检索阶段 top-k: 取相似度最高的 k
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- Agent
2026-06-29
rag-agentic Agentic RAG 把检索做成 Agent 的一个工具，由 LLM 自己决定何时检索、用什么词检索。本质是 ReAct + RAG 的结合。一、核心思想 Naive RAG 每次都检索，但有些问题不需要检索（如"你好""现在几点"）。Agentic RAG 把检索做成工具，LLM 像人一样判断
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- Agent
2026-06-29
RAG总结 RAG 三种范式总结对比 Naive / Agentic / Advanced 三种 RAG 范式，理清演进逻辑、适用场景与选择方法。一、对比总览 Naive RAG Agentic RAG Advanced RAG 核心检索 → 拼 prompt → 生成检索作为工具，LLM 决策三段式
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- Agent
2026-06-29
rag-advanced Advanced RAG 在 Naive RAG 基础上，针对"检索质量"做系统优化。核心是三段式：检索前改写、检索中多路、检索后重排。追求生产级准确率。一、核心思想 Naive/Agentic RAG 的检索质量受限于：用户原话未必是好的检索词单路向量检索召回不全向量相似度 ≠ 真正相关（
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- Agent
2026-06-29
RAG经典范式 Naive RAG（经典 RAG） RAG 的最基础形态。所有 RAG 变体的底子，先吃透它，再看其他范式都是在这之上做优化。一、核心思想 LLM 不知道的事（实时信息、私有文档），先从文档库里检索相关内容，拼进 prompt，让 LLM 基于检索结果回答。用户问题 → 检索相关文档 → 拼进
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2026-06-29
RAG学习笔记 RAG 学习笔记记录 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的完整流程、三种范式、以及生产级 RAG 的优化手段（query 改写、多路检索、rerank）。配带数字的完整例子，便于理解每一步"谁和谁比、比出什么"。一、为什么需要 RAG LLM 的
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2026-06-29
function-calling-mcp Function Calling 与 MCP 学习笔记这两个概念经常一起出现，但属于不同层次。Function Calling 是 LLM 的底层能力，MCP 是工具的连接协议。两者不是替代关系，而是配合关系。一、Function Calling 是什么定义 Function Calling（
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2026-06-29
agent学习笔记-场景（一） Agent 学习笔记通过调试一个带工具调用的 Agent，记录 Agent 的核心机制、工具选择原理、会话记忆行为与调试方法。结论均来自实际实验，场景已抽象为通用描述，可迁移到任意 LangChain/LangGraph Agent 项目。一、一个 Agent 通常有两类实现高层封装型底层手
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2026-06-27
Git+命令（三） Git 命令（三） 1. 切换回主分支开发分支写完以后，一般要先回到主分支，再做合并。 git checkout main 如果你的主分支名字还是 master，那就用： git checkout master 如果你用的是新版本 Git，也可以这样写： git switch main 2.
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2026-06-27
Git+命令（二） Git 命令（二） 1. 查看当前状态想知道哪些文件被改过了，先看状态。 git status git status 会告诉你：哪些文件还没加入暂存区哪些文件已经加入暂存区哪些文件已经提交 2. 查看文件修改内容如果你想看具体改了什么，可以用： git diff 如果文件已经 add
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