融合检索会将用户问题拆分成多个子问题，分别进行向量检索，再合并去重排序，适合复杂问题，但计算成本高；混合检索则对同一问题使用多路检索方案，如BM25和Embedding，整合后排序，性能更高效，适合简单或模糊问题。博主还提出结合两者优点的方案，用大模型判断是否需要扩展问题，再选择检索方式，既保证全面性又提升效率。
Lance介绍了如何通过Langraph Studio直接运行评估来简化AI应用的构建和改进过程。以往只有开发者才能进行这类评估，但现在用户可以直接在Studio中对任意加载的数据图进行评估，并可以修改提示或模型选择等配置，一键启动评估。这大大降低了评估的门槛。 评估对于构建有效的代理非常重要，但通常这些任务仅限于开发者完成，因为他们需要掌握各种评估工具和技术。而新的功能使得任何非技术用户也能轻松运行评估，例如调整提示和模型选择，并查看评估结果。通过这一功能，可以在不编写代码的情况下快速迭代实验配置，对
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