Вікторина, пов’язана з посібником · Середній Рівень

Вікторина Agentic RAG

Зрозумійте, як агентські пошукові системи вибирають джерела, розкладають запитання, оцінюють докази та керують вартістю пошуку.

Пов'язані напрямні шляхиАгент РАГ
Питання 1 з 8

Compared with a simple single-shot retrieve-and-generate baseline, what can agentic RAG add?

Перегляньте кожне запитання8 запитання

Відповіді та пояснення з’являються під час виконання тесту.

  1. Compared with a simple single-shot retrieve-and-generate baseline, what can agentic RAG add?
    • The agent can decide whether and how to retrieve again during the task
    • Every classic RAG system makes exactly one lookup
    • Retrieval is never used
    • The model guarantees a correct answer after one search
  2. Як agentic RAG справляється зі складним питанням із кількома переходами?
    • Воно відмовляється відповідати
    • Він може розбити запитання на підзапитання та отримати для кожного
    • Він завжди відповідає лише з пам'яті
    • Це видаляє питання
  3. У агентській RAG ретривери найкраще описуються як що для агента?
    • Невикористані фонові процеси
    • Остаточна відповідь
    • Інструменти, які агент може вибрати для виклику
    • Тип фільтра зображення
  4. Що робить додатковий крок «оцінювання» в агентській RAG?
    • Призначає користувачеві оцінку
    • Видаляє сховище векторів
    • Перекладає відповідь
    • Відфільтровує нерелевантні отримані фрагменти перед створенням
  5. Яка основна вартість агента RAG порівняно з одноразовим RAG?
    • Більше типових викликів і більша затримка
    • Він не може використовувати векторне сховище
    • Він втрачає всю точність
    • Це не вимагає обчислень
  6. Який сценарій найкраще підходить агентській RAG?
    • Повторення точних слів користувача
    • Перенаправлення запитання між внутрішніми документами, Інтернетом і базою даних SQL за потреби
    • Генерація випадкового тексту без джерел
    • Стиснення файлу зображення
  7. What role do reflection tokens play in the Self-RAG framework?
    • They encrypt documents before indexing
    • They replace all retrievers with a fixed SQL query
    • They let the model signal retrieval decisions and critique retrieved evidence or generated responses
    • They guarantee that every generated citation is correct
  8. How does Adaptive-RAG choose among retrieval strategies?
    • It always performs the same number of searches
    • It skips retrieval for every multi-hop question
    • It selects sources only by document length
    • It selects a retrieval approach based on estimated question complexity