AI Dev NYC 工作坊：教 agent 区分「相关证据」与「适用证据」
DeepLearningAI · x · 2026-11-12
DeepLearningAI 宣传 AI Dev New York 2026（11月30日–12月1日，纽约 Chelsea Piers）的一场动手工作坊，由 Neo4j 高级开发者布道师 Nyah Macklin 与 Jennifer Reif 主讲。
核心议题是 RAG 的一个常见盲区：检索只能找到与问题字面匹配的证据，却不会判断该证据在当前上下文中是否适用——典型事故是 agent 用一份过时或不适用于该客户、该日期的政策文件，给客户做出了错误的退款决定。工作坊将教授：
- 识别「匹配但不适用」的证据；
- 利用客户、产品、日期之间的图连接（Neo4j）缩小证据范围；
- 添加检查机制，判断 agent 何时已找到足够证据、何时应停止。
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