AIエンジニアリング・アカデミー：2.7 ReRanker RAG（並び替え）

Claude Code 是迄今为止最令人愉悦的 AI Agent 工作流之一。它不仅让代码的定向编辑和即兴工具开发变得不再恼人，其使用体验本身甚至称得上是一种享受。它拥有足够的自主性来完成有趣的任务，同时又不会像其他工具那样，让开发者产生突...

在构建基于检索增强生成（RAG）的知识库应用时，文档的预处理和切片（Chunking）是决定最终检索效果的关键一步。开源 RAG 引擎 RAGFlow 提供了多种切片策略，但其官方文档在方法细节和具体案例上缺乏清晰说明，给开发者带来诸多困惑...

在构建检索增强生成（RAG）系统时，开发者常常会遇到以下令人困惑的场景： 跨页表格的表头被遗留在上一页，导致数据失去关联。 模型面对模糊的扫描件，自信地给出完全错误的内容。 数学公式中的求和符号“Σ”被错误地识别为字母“E”。 文档中的水印...

让我们从一个简单的任务开始：安排一次会议。 当用户说：“嘿，看看明天能不能快速同步一下？” 一个仅依赖提示工程（Prompt Engineering）的AI可能会回复：“好的，明天可以。请问您希望安排在几点？” 这个回答虽然正确，但却机械且...

摘要 大型语言模型（LLMs）的出现开启了一种新的搜索引擎范式，这些搜索引擎利用生成模型来收集和总结信息以回答用户查询。我们将这种新兴技术统一在生成引擎（GE）的框架下，它可以生成准确且个性化的响应，迅速取代传统的搜索引擎，如Google和...

在 Manus 项目的初期，团队面临一个关键抉择：是基于开源模型训练一个端到端的代理模型，还是利用前沿模型强大的“上下文学习”能力来构建代理？ 时间倒回十年，在自然语言处理领域，开发者甚至没有选择的余地。在那个属于 BERT 的时代，任何模...

在构建如 RAG 或 AI 代理这类人工智能系统时，检索的质量是决定系统上限的关键。开发者通常依赖两种主流检索技术：关键词搜索和语义搜索。 关键词搜索 (例如 BM25): 速度快，擅长精确匹配。但一旦用户提问的措辞改变，召回率就会下降。 ...

与一个总忘记谈话内容的朋友交流，每次都得从头说起，这种体验无疑是低效且令人疲惫的。然而，这恰恰是当前多数人工智能系统的常态。它们很强大，但普遍缺失一个关键要素：记忆。 要构建能够真正学习、演化和协作的 AI 智能体 (Agent)，记忆并非...