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搜索[RAG]，共1319篇文章

从向量检索到图结构推理：RAG 的下一站是知识图谱吗

做过 RAG 的人都懂那种挫败感：明明知识库⾥有答案，模型就是检索不到。传统向量检索的天花板，正在变成大模型应用的天花板。

2026-07-23

AI Agent的“记忆革命”：从RAG到GraphRAG，构建企业级认知知识图谱实战

微软研究院与LangChain联合发布重磅技术报告《Beyond Vector Search: The Rise of GraphRAG in Enterprise AI》，正式宣告传统向量检索（Naive RAG

2026-07-12

腾讯开源 Youtu-RAG：新一代智能体驱动的检索增强生成系统

腾讯开源新一代智能体驱动的检索增强生成系统 Youtu-RAG，致力于让系统自主思考和处理检索增强生成流程。

2026-02-09

LazyLLM教程 | 第11讲：性能优化指南：从冷启动到响应加速你的RAG

本篇教程将带您学习一系列提升 RAG 系统运行效率的策略。在RAG系统的构建过程当中，除了“搜的准”、“答的好”，系统的执行效率同样是一个需要关注的话题。

2025-10-21

LazyLLM教程 | 第2讲：10分钟上手一个最小可用RAG系统

首先介绍使用LazyLLM搭建RAG系统的必要环境配置，然后简单回顾RAG的基本流程，接下来分别介绍RAG中文档加载、检索组件、生成组件三个关键部分的参数和基本使用方法，最后利用LazyLLM实现最简单的

2025-07-30

LazyLLM教程 | 第1讲：RAG原理解读：让检索增强生成不再是黑盒

接着将介绍RAG技术的崛起，分析其如何通过结合外部知识库来增强大模型的能力，并详细阐述RAG的工作流程、核心组件、功能以及主要类型与变体。

2025-07-22

从传统搜索到智能问答：葡萄城自研 RAG 系统的技术实践与工程落地

技术探索与自研动因随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，基于 RAG 的智能问答成为提升知识服务能力的理想路径。

2025-06-12

源雀 SCRM 开源 V20250507 版，AI 企微客服｜RAG 知识中枢+自训练闭环

源雀SCRM免费开源「AI企微智能客服系统」，基于RAG知识库与企微深度集成，实现从知识管理到智能应答的全链路闭环，助力企业降本增效，提升客户满意度。

2025-05-07

Vertex AI 与 Elasticsearch 开放推理 API 集成，为你的 RAG 应用程序带来重新排名

开发人员可以结合使用这两种功能，也可以单独使用，以构建强大的语义搜索和 RAG 应用程序。 Google Vertex AI 是一个用于 AI 应用程序的托管开发平台。

2024-10-16

一键式 RWKV RAG、RWKV-Keras、新论文...RWKV 社区 7 月动态速览！

省流版本： RWKV 官方公告 RWKV-6-World 14B 模型已发布 RWKV 中文官网 rwkv.cn 正式上线 RWKV 社区新项目 RWKV RAG：一键式 RWKV RAG 本地搭建项目

2024-07-31

利用英特尔 Gaudi 2 和至强 CPU 构建经济高效的企业级 RAG 应用

检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation，RAG) 可将存储在外部数据库中的新鲜领域知识纳入大语言模型以增强其文本生成能力。

2024-05-24

在云上跑 RAG 检索服务：Apache Doris 向量索引的规格选型、构建开销与成本口径

把知识库的语义检索搬到云上时，最先要算的不是"每秒能查多少条"，而是索引要占多少常驻内存、构建期要多长一段时间的额外算力、以及这笔钱按月怎么计。HNSW 索引必须完整驻留在内存里才能工作，这决定了整件事的成本形态：规格由内存倒推，而不是由 CPU 或磁盘容量倒推。本文以 Apache Doris 向量索引在云上托管与自建两种环境里的部署过程为主线，把规格、构建窗口、副本冷热和观测方法逐项拆开。

2026-09-24

解决 AI 客服 “胡说八道”：可溯源 RAG，让每一条回答有据可查

这篇从 RAG 落地拆三件事：知识库按站点分类、答案带 sources 可追溯、差评审核成 FAQ 闭环，附 collection 命名与知识处理流程。

2026-09-24

RAG 召回不准怎么查？从多库拼装到单条 SQL 混合检索的实战记录

场景：业务库 + 独立向量库拼装的 RAG 知识问答，上线后语义检索结果不准方案：把特征向量与业务字段收敛到同一张表，用一条 SQL 同时完成语义检索与标量过滤收益：消除跨库往返与应用层 join；同时定位到一个此前被忽略的索引失效问题

2026-09-21

测一个 RAG 工具，五分钟就够了：两份日期冲突的文档

RAG 的演示总是很漂亮：输入干净、问题明确、答案带引用。真正出问题的场景往往安静得多——系统引用了过期的证据、或者把没有的信息补了出来，而输出读起来依然通顺，没人发现。

2026-09-15

企业想让 AI 操作业务后台，RAG、MCP、工作流和 Agent 控制面怎么选？

很多企业准备给现有商城、SaaS、CRM、ERP 或内部管理系统增加 AI 助手时，第一轮讨论通常会出现一串名词：

2026-09-09

别再只会 assertEquals 了：AI 测试开发要补的 4 个 Skill——LLM 评测、RAG、Agent、MCP

他们团队三月份接了个大模型，做了个"智能客服 + 内部知识库问答"。上线前老板把验收的活儿丢给他："你给这套 AI 功能出个测试方案。"他愣是卡了两天写不出来——不是不想写，是老办法全废了。

2026-09-02

用 RAGAS 给 RAG 系统做体检：faithfulness、answer_relevancy、context_recall 三大指标实战

一、为什么需要评测框架没有评测，就无法对比"换 embedding 模型""调切分策略""加 rerank"到底有没有用。RAGAS 的优势在于：它用 LLM 本身当评委（LLM-as-judge），不需要人工标注海量数据，几条样本就能跑出可信的分数。

2026-08-28

大模型落地实战：基于腾讯云向量数据库与LangChain构建企业级RAG系统

检索增强生成（RAG）凭借其无需微调、知识实时更新、数据隐私可控等优势，成为当前企业级AI应用的主流范式。

2026-08-24

Ollmo v0.1.0 正式发布｜生产级全功能 RAG+Agent 可视化平台上线

项目简介 ollmo 是面向私有化、团队协作场景打造的生产级 RAG (检索增强生成) 平台。上传文档、提出问题、拿到带精准出处的答案。

2026-08-18

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更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。