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搜索[RAG]，共1322篇文章

腾讯乐享AI知识库：以权限可控的RAG与Agent打通企业知识至业务执行链路

本文介绍了腾讯乐享AI知识库如何借助权限可控的RAG与Agent技术，解决金融、农牧、零售等多行业企业面临的知识孤岛、检索滞后及AI落地门槛等痛点。

2026-09-10

工业 EEAT 合规技术实践：基于 RAG 架构的企业实体可信度校验与结构化数据方案

主流生成式 AI 问答系统普遍采用 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）架构。

2026-09-01

维策信息工业 GEO 3.0 技术实践：基于 RAG 架构的制造企业知识图谱构建与 AI 收录优化

主流生成式 AI 问答系统普遍采用 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）架构。

2026-09-01

掌握RAG、Agent、函数调用、MCP、A2A全核心技术，AI应用架构设计能力完全解析21.1

相信大家应该也有一样的感觉，早期接触AI，会把大模型应用开发等同于简单的模型接口调用。调用API、输入提示词、获取输出，看似简单高效，但真正落地到企业生产场景就会漏洞百出。回答幻觉严重、无法获取实时数据、不能自主完成复杂任务、工具调用混乱、多智能体协作失效、上下文溢出、安全风险极高，这些都是纯模型调用开发的致命短板。

2026-08-30

一文讲透本体、知识图谱、RAG：一张图看懂"形 / 图 / 值 / 用"四层分工

问题一：某股份制银行把客户征信、交易流水、关联企业数据建成了企业关联图谱（覆盖股权、担保、交易等 15 种关系类型），贷前审查时间从 72 小时缩短到 4 小时，关联企业风险识别率提升 60%，担保圈风险预警金额超过 5 亿元。靠的是关键词搜索？不，是图谱里的"担保链—资金往来—股权穿透"多跳关系。

2026-08-28

Java向量检索中的rag堆外内存泄漏：基于DirectBuffer与Panama FFM API的根因定位与修复

在Java生态中构建RAG（Retrieval-Augmented Generation）向量检索模块时，遇到典型的堆外内存（Off-Heap Memory）溢出问题。

2026-08-07

Java RAG系统文档预处理性能瓶颈实录：从String.replaceAll高频调用到Unicode字符集陷阱

我们的Java RAG索引服务（基于Spring Kafka + Tika解析）在接入日均10万份PDF文档后，出现严重性能退化。

2026-08-07

RAG系统向量数据库选型：从独立引擎到融合数据库的决策框架与场景实战

向量数据库选型，就是给你的AI应用找一个能高效存储和检索高维向量数据的系统。传统数据库查精确匹配（WHERE name = '张三'），向量数据库查语义相似——输入"怎么请假"，它找出意思最接近的文档片段。把文本、图片转成数字向量，计算向量间距离，距离越近语义越相似。

2026-08-03

一人公司的 AI 知识库系统：成本敏感型 RAG 架构设计与单机性能极致压榨

主流教程推荐的标准架构（OpenAI Embedding + Pinecone + GPT-4）对于个人开发者是“财务陷阱”：

2026-07-25

万字方案讲透 RAG 落地 | 建议收藏

在银行做开发，经常会遇到过这种场面：项目汇报时，领导问“手机银行转账限额是多少”，系统三秒钟给出答案，语气沉稳、格式漂亮、引用齐全，现场掌声一片；等真正上线，客户换一种问法——“我今天还能转多少”——它突然像刚入职的实习生一样茫然。再追问一句“那给孩子交学费呢”，它不仅没找到正确制度，还把另一项费用、另一个渠道、两年前的旧规则，揉成了一份听起来颇有道理的答案。

2026-07-24

100万token上下文 + 2.8万亿参数：Kimi K3会如何重塑RAG式GEO投喂逻辑？

当模型能一次性"读完"一个企业官网全部内容、甚至整个代码库时，过去为适配小上下文窗口而设计的RAG式GEO投喂逻辑——分块（chunking）、向量检索、Top-K召回——是否会被架空？

2026-07-20

医疗垂直场景RAG技术调优：从知识分段、混合检索到重排溯源的全链路优化实践解析21.7

经常接触大模型和医疗AI的朋友，大概率都遇到过这样的棘手问题：普通大模型回答医疗问题时，看似条理清晰、专业度拉满，实则凭空捏造诊疗方案、编造药品禁忌、虚构文献依据，这就是行业人人忌惮的“模型幻觉”。在电商、文娱等通用场景，幻觉只是影响体验，但在医疗垂直领域，一丝一毫的错误，都可能误导医护诊疗、误导患者用药，造成不可挽回的安全事故，因此医疗AI对零幻觉、可溯源、高精准有着绝对刚性要求。

2026-09-06

维策信息拆解｜GEO 优化专用完整极简总流程离线基建 + 线上 RAG 检索全链路算法解析

2026 年豆包 AI 搜索核心底层为 RAG 检索增强生成架构，绝大多数赣州实体企业 GEO 优化失效、AI 无曝光、收录不稳定，核心原因并非内容量不足，而是跳过了标准化离线知识库基建、沿用传统 SEO

2026-08-08

AI测试岗位JD里反复出现的三个词：Agent、RAG、工作流编排，到底是什么

最近翻了翻各大厂的测试开发岗位JD，发现一个明显的趋势：Agent智能体、RAG知识库、工作流编排这三个词，出现频率高得离谱。

2026-07-23

AI 客服 + CRM 一体化中台架构设计：从 RAG 接待到销售闭环的技术实现思路

最近在做客服系统技术选型调研时，看到一类产品架构挺有意思：不是单纯做一个"AI 聊天窗口"，而是把 AI 接待、人工坐席、CRM 销售管理揉进同一套中台系统里（参考案例：蓝空客服系统）。这篇文章不讲产品，只拆技术——聊聊这类"客服 + CRM 一体化"系统在架构设计上要解决哪几个核心问题，以及每一层具体怎么落地。

2026-07-17

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

2026-07-12

开源日报 | 谷歌发布Gemma 2；Navicat推出免费精简版；文生视频爆发在六月；区分RAG、ROG、RCG

GitHub：https://github.com/aspen-cloud/triplit - 微博量子位区分RAG、ROG、RCG三者 RAG (Retrieval-Augmented Generation

2024-06-28

国内第三方大模型API聚合平台怎么评估：RAG与Agent项目中的三种技术路线

RAG与Agent项目的难点，往往不只是模型推理，而是搜索、网页读取、OCR、工具调用、长任务状态和故障恢复能否连成一条稳定链路。

2026-09-24

你的 RAG 慢，可能不是模型的锅揭秘 Lance：一个让 Parquet 都紧张的「AI 原生」列式格式

上期聊完向量检索那点事，后台一下子涌进来几十条留言。最让我心头一热的是好几位私信：「你这套数据底座，怎么不用 Lance？」说真的，在被你们「安利」之前，我对 Lance 也只是略有耳闻。翻完文档，我只想认真说一句：谢谢你们——读者的水平，又一次把作者托了起来。今天这篇，就当是给那几条留言的正式回复。

2026-09-09

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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。

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。

Spring

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。

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。

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