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二、RAG核心 1.向量 (Vector) 与 Embeddings 1.1 向量 (Vector) 与 Embeddings 的定义 向量，可以理解为从原点 (0, 0, ...) 指向空间中某个点

掘金：https://agijuejin.feishu.cn/wiki/Ae1DwHrlQi14yRkKSz3cXLQ1n6f 知乎博主:https://www.zhihu.com/people/st

Retrieval-Augmented Generation，RAG，检索增强生成的基础概念与基础知识

在AIAgent的实现过程中，SelfAsk和SelfReflection是两种关键的元认知（Metacognition）机制。

ReAct一边思考一边干，推理与行动交交互进行 PlanAndExecute先集中规划，再集中执行，这2段分离 两者可结合使用

看懂这张图，也就读懂了智能体的核心逻辑。它有记忆、它有工具、它有思考、它有规划、它有行动、它有观察。。。

提示词工程（Prompt Engineering）中的核心要素，也就是如何向大语言模型提问，才能得到高质量的回答。