按标签查看文章: rag

带有 RAG 和 MCP 的 AI 代理：外部工具集成

使用 Python 组装 AI 代理，利用 RAG 处理文档，使用 MCP 处理外部 API。带代码和架构解释的逐步实现。

Memory OS：代理记忆中的推理悖论和 SGR

Memory OS 架构分析：从 flat RAG 失败到 1.06 亿 token 的记忆图。针对开发者的 SGR、ConceptHypothesis、LongMemEval。学习这些经验教训。

基于 LLM 的图产品搜索

复杂查询的 LLM 图搜索架构：否定、结构、品牌。管道、示例、质量评估。为 RAG 系统开发者 — 10–15 秒内实现。

RAG 中的 PageIndex：向量搜索的替代方案

PageIndex 用于无嵌入 RAG 的分析：优点、缺点、在 Ollama 上本地启动。在 PDF 上测试，qwen3:14b 准确率 69%。开发者设置说明。

DRAG with KNEE 用于 RAG：动态剪枝

了解 DRAG with KNEE 如何通过分层 Qdrant 树和膝点剪枝改进 RAG。自适应搜索减少噪声和令牌。在 Python 中的实现。

RAG：开发者智能文档搜索

剖析检索增强生成的实现：从嵌入到混合搜索和 RRF。代码、算法、针对中高级开发者的优化。构建自己的系统。

FAQ 自动化与 AI：向量搜索和 RAG

探索自动化 FAQ 响应的技术方法：embeddings、无代码 bots、GenAI 与 RAG。为中高级开发人员提供的说明，实现示例。加速客户服务而不损失。

法律任务的 RAG 优化

了解带有语义分块和 grounding 的混合 RAG 如何在 Agentic RAG Legal Challenge 中将指标提升 2 倍。针对开发者的基准测试、管道和经验教训。

监管文档使用图替代 RAG

为什么向量搜索在法规上失效：从平面分块到节点和链接的图。多模检索、术语、强制上下文。适用于中高级开发者。了解更多。

掌握 PM 技术栈：基于 FastAPI 的 AI 助手

PM 分步指南：使用 FastAPI、PostgreSQL、RAG 进行 SaaS 开发。从 Telegram 机器人到混合搜索的 10 个阶段。深入技术而不简化。

用于技术规格验证的 AI-agent：开发、架构、实践

创建用于审核技术规格的 AI-agent 的实践经验。了解数据收集、错误分类以及混合 RAG + 决策树架构。