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当Word样式不可信:DOCX转Markdown的实战教训
·3 分钟

当Word样式不可信:DOCX转Markdown的实战教训

开发者分享DOCX转Markdown的实战教训:Word样式系统常被用户绕过,需要启发式回退规则识别手工格式化的标题。对RAG和Agent文档解析有重要参考价值。

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RAG分块策略怎么选?从固定切分到late chunking的实战指南
·7 分钟

RAG分块策略怎么选?从固定切分到late chunking的实战指南

RAG分块策略怎么选?本文解析固定切分、递归切分、语义分块、结构感知分块、父文档检索与late chunking的适用场景与陷阱,结合Chroma研究报告与ACL 2025论文,帮你避免RAG检索到答案却答不完整的常见问题。

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不写代码也能玩RAG?Gemini工作区集成的另类用法
·4 分钟

不写代码也能玩RAG?Gemini工作区集成的另类用法

无需向量数据库,通过Gemini的Google Workspace集成即可实现按文件夹的上下文检索和写作风格模仿。本文解析这套「用户级RAG」的实际用法、token开销机制,以及它与标准RAG在检索原理上的关键差异。

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RAG系统:LLM不是难点,检索质量才是关键
·12 分钟

RAG系统:LLM不是难点,检索质量才是关键

RAG系统的失败往往源于检索质量而非模型能力。本文深入分析检索相关性、分块策略、混合搜索、多文档问题、评估方法及生命周期管理,揭示RAG工程中真正困难的部分。

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先定指标,再建看板:LLM评估的指标选择指南
·7 分钟

先定指标,再建看板:LLM评估的指标选择指南

LLM评估看板建得再漂亮,指标选错也白搭。本文按功能形态拆解指标选择:分类器用F1与AUC,生成器慎用困惑度,RAG看忠实度,并附带标签留出集上的F1/AUC代码示意与完整清单。

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Substack通讯转RAG知识库:干净Markdown管道实战
·8 分钟

Substack通讯转RAG知识库:干净Markdown管道实战

从 Substack 通讯构建 RAG 知识库的完整管道:API 分页拉取归档、抓取正文、用 turndown 定向清洗 HTML 为干净 Markdown、标题感知分块、增量更新,并尊重付费墙。附现成工具与代码参考。

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从零构建生产级AI Agent:RAG与MCP实战指南
·9 分钟

从零构建生产级AI Agent:RAG与MCP实战指南

基于Edureka实战教程,详解生产级AI Agent的完整构建流程:四层架构设计、RAG检索增强生成、MCP协议工具调用、ChromaDB向量数据库、模型选型与成本优化,附本地部署验证步骤。

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MCP检索服务输出引用为何丢失:CSR基准深度解析
·7 分钟

MCP检索服务输出引用为何丢失:CSR基准深度解析

基于FastAPI文档构建MCP检索引用存活基准,CSR指标揭示Agent引用格式漂移与真实丢失的比例,OpenAI Agents SDK默认Responses API导致40%回答忽略引用格式,服务端短ID方案可修复。

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PDF转Markdown:修复RAG分块前的阅读顺序与表格
·20 分钟

PDF转Markdown:修复RAG分块前的阅读顺序与表格

RAG回答PDF问题不准?问题常出在提取阶段。本文分析双栏阅读顺序、表格结构、标题层级如何被纯文本提取破坏,对比pypdf、pdfplumber、Docling、Marker等开源库,并提供可运行的PDF转Markdown Python脚本,从源头修复分块质量。

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LangChain4J实战:零基础构建企业级Agent与RAG应用
·6 分钟

LangChain4J实战:零基础构建企业级Agent与RAG应用

LangChain4J零基础实战教程:解析Components、Chains、Agents三大核心组件,演示如何用Java框架构建私有化部署的企业级Agent,涵盖RAG向量库与TextToSQL应用场景,帮助开发者将大模型接入企业私有数据。

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用 TypeScript 手写 HNSW,实测 efSearch 与召回率权衡
·8 分钟

用 TypeScript 手写 HNSW,实测 efSearch 与召回率权衡

用 TypeScript 从零实现 HNSW 近似最近邻索引,在 Node 中索引 5 万向量,实测 efSearch 从 10 到 200 时 recall@10 与延迟的权衡,并解析 pgvector、Qdrant 的生产参数与过滤陷阱。

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RAG应用的拒答能力:让AI学会说'我不知道'
·5 分钟

RAG应用的拒答能力:让AI学会说'我不知道'

RAG应用如何学会拒答?一位开发者在90天AI挑战第一天,探索让RAG系统识别文档中缺失的答案,避免自信地编造无支撑回答。包含测试方案、常见陷阱与核心验证方法。

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用pgvector+Java构建语义搜索与RAG:无需独立向量库
·21 分钟

用pgvector+Java构建语义搜索与RAG:无需独立向量库

pgvector让PostgreSQL变身向量存储:用Java和Spring Boot实现语义搜索与RAG,无需独立向量数据库。涵盖HNSW索引、JDBC向量查询、RAG管线搭建、租户隔离与召回率评估。

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成功AI产品的3个Agent模式:框架战争之外的真正关键
·5 分钟

成功AI产品的3个Agent模式:框架战争之外的真正关键

成功的AI Agent产品不靠新框架,而靠先规划后执行、检索与推理分离、显式交接三大模式。本文拆解生产环境中的Agent真实图景、RAG分块难题与未来方向。

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Loreflow架构解析:让三类AI数据泄露在结构上不可能发生
·7 分钟

Loreflow架构解析:让三类AI数据泄露在结构上不可能发生

Loreflow通过纯函数证据投影、固定证据预算和逐字段枚举,让跨租户泄露、提示词注入外泄和静默字段泄露三类AI数据安全问题在结构上不可能发生。

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AI总犯同样的错?7个工程化方案从根源解决
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AI总犯同样的错?7个工程化方案从根源解决

AI反复犯同样的错误?本文从上下文管理、永久规则、错误日志、RAG检索、自动化验证等7个工程化角度,系统讲解如何让AI真正从错误中学习,不再重复踩坑。

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B站748集AI大模型零基础教程:从RAG到Agent实战全解析
·6 分钟

B站748集AI大模型零基础教程:从RAG到Agent实战全解析

B站748集AI大模型零基础教程全解析:从基础认知到提示词工程,进阶覆盖RAG、LangChain、Agent开发,实战落地企业知识库、智能客服、股票分析三大项目。

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XERJ:AI搜索数据新方式,Token消耗降低40倍
·6 分钟

XERJ:AI搜索数据新方式,Token消耗降低40倍

XERJ是GitHub上的开源AI数据搜索工具,通过autoindex自动索引代码、文档、日志和PDF,Token消耗比grep低40倍,兼容Elasticsearch,支持RAG和Agent记忆场景。

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