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搜索[RAG]，共3438篇文章

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

大模型微调 vs RAG vs 提示词工程：什么场景该花这笔钱？（含 LoRA 实战要点）

这篇文章把微调到底在做什么、和 RAG/提示词工程怎么分工、什么时候真的该花这笔钱、以及以 LoRA 为代表的现代微调方式讲清楚。

2026-11-05

我用WorkBuddy尝试把RAG相关文本变成了XMind思维导图，分析WorkBuddy的执行思路

# 一、任务原始诉求最近梳理了很多RAG方面的知识，平时累积的零零散散，现在打算归拢一下，相信大家和我一样，在啃大模型、RAG这类技术书的时候，最头疼的不是读不懂，而是读完之后脑子还是一团浆糊。

2026-11-02

LangChain 把 RAG 归纳成三种架构2-Step、Agentic、Hybrid，一篇讲透

其实 LangChain 官方已经把常见的 RAG 架构归纳为三类：**2-Step RAG**、**Agentic RAG**、**Hybrid RAG**。

2026-10-18

花两周把团队文档喂给 RAG 搭了个问答助手之后，我泼三盆冷水

两个月前我动了念头：搭个 RAG 问答助手，把文档全喂进去，谁问什么它直接答，省得大家翻到地老天荒。我花两周切分、建索引、调检索，还加了重排，上线那天挺得意。

2026-10-03

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

= "3000" ); -- 账号授权：组名与用户名用引号，用户名带 host GRANT USAGE_PRIV ON WORKLOAD GROUP 'ann_serving_group' TO 'rag_reader

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

这正是检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）要解决的问题。

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

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？

RAG、OpenAPI、MCP、工作流和 Agent 控制面并不是五个互相替代的产品。

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

developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9678105/556a5fc1ca7075fbc3bdc3bc0f7e5e59.png) --- ## Skill 2：知识库问答（RAG

2026-09-02

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

### RAG（检索增强生成）上线后，最常被问的一个问题是："它到底靠不靠谱？"靠不靠谱不能凭感觉，要用可量化的指标说话。

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

让 AI 问答引用你：AI智能媒体助理的 GEO 结构化生成与 RAG 管线拆解

这篇拆它的结构化生成和 RAG 管线怎么搭。 !

2026-08-12

AI 大模型全栈工程师实战：从零搭建企业级 RAG + Agent 混合系统

## 一、为什么需要 RAG + Agent 混合架构？

2026-07-27

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优质分享App

近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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。