待验证50% 置信事实精确时间
让大模型回答企业内部知识问题通常有两条路径：工具调用（Tool/Function Calling）和RAG
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/6
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相关事实
待验证大模型应用开发较为主流的学习顺序是：环境与API打底、提示词与工具调用建立基本功、RAG与Agent进阶、项目实战巩固、就业环节收尾71% 相似待验证真实的企业Agent系统通常需要将RAG、结构化规则库、多模态OCR等多种技术混合使用，而非依赖单一方案71% 相似待验证企业实践中会用Agent做动态路由，决策每个问题应走直接回答、向量库检索还是关系数据库查询等不同路径70% 相似待验证Agent框架通过工具调用、检索增强生成（RAG）、记忆管理系统、规划与反思机制来弥补大语言模型的固有限制70% 相似待验证在Agent场景中RAG通常被封装成一个可调用的工具，由模型自行决定何时触发检索，而非每次对话强制拼入全量文档69% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/981352MCP
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