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从“死记硬背”到“融会贯通”:GraphRAG、Agentic RAG与AI原生记忆系统的工程化实战

【InfoQ/微软研究院博客综合报道】 2026年4月,在硅谷举办的AI Engineering Summit上,一场名为《The Death of Naive RAG》(朴素RAG的死亡)的圆桌论坛引发了行业地震。与会专家达成了一个残酷的共识:基于简单“文本切片+向量相似度”的传统RAG系统,在处理企业级复杂知识时已彻底破产。 与此同时,微软开源的GraphRAG在GitHub上突破8万Star,成为 Fortune 500 企业构建知识引擎的新标配;而 LlamaIndex 发布的 Agentic RAG 架构,更是让检索系统具备了“自主规划与多跳推理”的能力。更具颠覆性的是,以 Mem0...

驯服“黑盒”:AI Agent可观测性、自动化评估与LLMOps工程化实战

【InfoQ/LangChain官方博客综合报道】 2026年7月,随着AI Agent大规模进入生产环境,“流程黑盒”与“输出不稳定”成为企业首要痛点。LangSmith、Arize Phoenix等LLMOps平台迎来爆发,Gartner最新报告指出:“缺乏可观测性与科学评估体系,88%的Agent试点项目将无法跨越生产环境的鸿沟。”AI工程的重心,正从“如何构建Agent”全面转向“如何监控、测试与持续优化Agent”。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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