多步骤推理:系统采用多步骤推理方法,在内部进行“思考—行动”循环,以逐步解决问题。核心由大型模型(有消息显示是用了Claude和Qwen)提供自然语言理解与生成能力。
自驱动和自反馈:通过目标驱动和自我反思,系统能够不断迭代,逐步逼近最终解答。
工具/插件集成:系统集成了搜索、数据库查询、代码执行等工具
RAG(检索增强生成):通过搜索获取实时最新数据,再将结果与用户请求一同输入LLM,以获得更准确的回答,这提高了系统的信息检索和响应能力。
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