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在当今快速发展的AI领域中，多代理检索增强生成（Multi-AgentRetrieval-AugmentedGeneration，简称多代理RAG）(面向企业RAG（RetrievalAugmentedGeneration）系统的多维检索框架)系统作为一种革命性的架构，正在企业级应用中崭露头角。多智能体RAG系统作为一种创新架构，为企业构建高效

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1.评估检索增强生成（RAG）系统的三个关键指标是什么？检索增强生成（RAG）系统的三个关键评估指标为：上下文相关性：评估检索到的文档与输入查询的匹配程度。高上下文相关性确保检索到的信息切题，并充分涵盖查询内容。忠实度：衡量生成的响应与检索到的文档之间的一致性。忠实度确保输出

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术是一种结合了检索和生成功能的自然语言处理（NLP）技术。它通过从大型外部数据库中检索与输入问题相关的信息，来辅助生成模型回答问题。以下是对RAG技术的详细解析：一、技术原理RAG技术的核心思想是将传统的检索技术与现代的自然语

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leetcode240思路：我们将矩阵逆时针旋转45度，可以发现矩阵变成了一个二叉搜索树，往左走是小，往右走是大。这样就能以matrix[0][j]为根开始搜索。classSolution{//10:20~10:28publicbooleandoSearch(int[][]matrix,inti,intj,inttarget){if(i>=matrix.

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CyclicBarrier的源码分析与CountDownLatch、Semaphore直接基于AQS实现不同，CyclicBarrier是基于ReentrantLock+ConditionObject实现的，间接基于AQS实现的。CyclicBarrier内部结构Generation，静态内部类，持有布尔类型的属性broken，默认为false，只有在重置方法reset()、执行出

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