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用简洁中文理解 Agent、RAG、MCP、Token 与评估。

入门概念

Agent

围绕目标,使用工具并根据反馈选择后续动作的系统。分析它的输入、状态与停止条件,比只看名字更有帮助。

Token

模型处理文本的基本单位,不严格等于一个字或一个单词。输入输出长度、费用与上下文窗口常用 Token 计量。

Tool Calling

模型提出结构化的工具名和参数,由程序校验后执行,再把结果返回给模型。

RAG

Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成。先找材料,再根据材料回答。

Embedding

把内容表示成向量,方便计算相似性。相似不等于事实正确,也不等于包含答案。

MCP

Model Context Protocol,连接模型应用与工具、数据源的一种协议。协议统一接口,但不会自动保证工具安全。

Evals

对系统表现的系统性评估。输入任务、环境、完成条件和评分方式都应明确。

理解需要时间,记录让每一步都有迹可循。

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