AI智能体是将大模型嵌入闭环系统，具备感知、决策、行动和记忆能力的系统，具有自主性、反应性、交互性、主动性和学习能力五大特征。它从简单的聊天机器人发展到能协作完成复杂任务的系统，架构包括感知层、记忆层、推理层、工具层、执行层和监控层。开发者可通过选择模型、开发工具、整合系统构建智能体，实现从"会说"到"能做"的转变，解决现实问题。

AI智能体是将大模型嵌入闭环系统，具备感知、决策、行动和记忆能力的系统，具有自主性、反应性、交互性、主动性和学习能力五大特征。它从简单的聊天机器人发展到能协作完成复杂任务的系统，架构包括感知层、记忆层、推理层、工具层、执行层和监控层。开发者可通过选择模型、开发工具、整合系统构建智能体，实现从"会说"到"能做"的转变，解决现实问题。

文章介绍了10个精选的AI大模型应用架构设计面试问题，涵盖RAG评估、幻觉减少、模型微调、检索系统设计等关键领域。每个问题详细分析考察点和解决方案，帮助求职者掌握大模型应用架构设计核心知识，应对企业面试需求，同时也强调了学习大模型技术的重要性。

文章介绍了10个精选的AI大模型应用架构设计面试问题，涵盖RAG评估、幻觉减少、模型微调、检索系统设计等关键领域。每个问题详细分析考察点和解决方案，帮助求职者掌握大模型应用架构设计核心知识，应对企业面试需求，同时也强调了学习大模型技术的重要性。

文章介绍了大型语言模型的知识静态性问题及解决方案。传统RAG技术通过检索外部知识增强模型能力，但存在效率瓶颈。REFRAG技术革新性地将检索到的信息压缩为向量表示，通过智能过滤只保留最关键文本，大幅减少处理词元数量，实现高达30倍的速度提升和2-4倍的成本降低，同时保持甚至提高回答质量，使大模型能够高效处理实时和私有信息。

文章介绍了大型语言模型的知识静态性问题及解决方案。传统RAG技术通过检索外部知识增强模型能力，但存在效率瓶颈。REFRAG技术革新性地将检索到的信息压缩为向量表示，通过智能过滤只保留最关键文本，大幅减少处理词元数量，实现高达30倍的速度提升和2-4倍的成本降低，同时保持甚至提高回答质量，使大模型能够高效处理实时和私有信息。

LinearRAG解决了现有GraphRAG因知识图谱质量差导致的性能问题。通过Tri-Graph架构、两阶段精准检索和零Token范式，避免了关系提取错误，提高了检索准确率，同时大幅降低索引时间和成本。在多个基准数据集上全面超越现有方法，成为大规模企业知识库检索的生产级解决方案。

LinearRAG解决了现有GraphRAG因知识图谱质量差导致的性能问题。通过Tri-Graph架构、两阶段精准检索和零Token范式，避免了关系提取错误，提高了检索准确率，同时大幅降低索引时间和成本。在多个基准数据集上全面超越现有方法，成为大规模企业知识库检索的生产级解决方案。

本文剖析了传统RAG架构在处理复杂关系和全局性问题时的局限性，介绍了GraphRAG如何通过知识图谱将非结构化数据转化为结构化认知，实现从搜索到推理的质变。GraphRAG在多跳推理、全局总结和可解释性方面实现三大跨越，但也面临构建成本高、质量维护等挑战。最佳实践是采用Vector+Graph混合模式，根据问题复杂度选择不同检索策略。

本文剖析了传统RAG架构在处理复杂关系和全局性问题时的局限性，介绍了GraphRAG如何通过知识图谱将非结构化数据转化为结构化认知，实现从搜索到推理的质变。GraphRAG在多跳推理、全局总结和可解释性方面实现三大跨越，但也面临构建成本高、质量维护等挑战。最佳实践是采用Vector+Graph混合模式，根据问题复杂度选择不同检索策略。