RAG

谷歌宣布推出全新的多模态嵌入模型 Gemini Embedding 2，这是首个基于 Gemini 架构构建的原生多模态嵌入模型。目前，该模型已经通过 Gemini API 和 Vertex AI 向开发者提供公开预览。 统一的多模态嵌入空间 与此前仅支持文本向量化的嵌入模型不同，Gemini Embedding 2 可以将文本、图像、视频、音频以及文档等多…

探索面向智能体（AI Agent）的主流 Web Search API，它们提供实时、高准确度的搜索结果，具备 RAG 就绪、低延迟与可扩展性。本文包含 Python 快速上手示例与免费套餐信息，便于无缝集成。 AI 智能体的有效性，取决于其获取新鲜、可靠信息的能力。许多智能体在幕后会调用 Web 搜索工具来获取最新上下文，以确保输出始终相关。然而，并非所有…

Retrieval-Augmented Generation（RAG）已成为帮助大型语言模型保持信息“有根有据”的标准方法。其基本流程广为人知：将文档切分为片段，进行向量化嵌入，执行向量检索，最后将最匹配的前K个结果输入给大模型生成答案。 然而，这条标准流水线存在一些固有的局限性。 为什么多数 RAG 系统仍像支离破碎的记忆 图 1：图、超图与 Cog-RA…

AI Agent 正在成为大模型发展的重要方向，也逐渐成为企业数字化转型中具备实用价值的突破口。与单一的大模型对话不同，Agent 不仅能够理解指令，还可以围绕目标进行任务规划、工具调用和流程执行，从而完成更复杂的业务闭环。然而，从“知道 Agent 是什么”到“在企业环境中稳定运行并产生价值”，中间仍然存在一道明显的工程鸿沟。 万变不离其宗，AI Agen…

01 AI 金融分析 Agent：Dexter Dexter 是一款专注于金融研究的 AI 智能体。它能够像初级分析师一样工作，当你提出一个复杂的金融问题（例如分析某公司季度利润率变动的原因）时，它可以自主拆解任务并执行数据检索。 该智能体接入了实时市场数据源，能够查阅财报、损益表等关键财务文件，并内置了一套自我检查机制。当发现数据存在疑问时，它会进行反思并…

这个名为 UltraRAG 的开源项目，已在 GitHub 上获得了超过 4600 个 Star。它由清华大学 THUNLP 实验室、东北大学 NEUIR 实验室、OpenBMB、面壁智能与 AI9Stars 等机构联合发布，是首个基于 MCP 的轻量级 RAG 开发框架。其核心在于：通过 YAML 配置逻辑，利用 MCP 构建组件，并通过 UI 打通从“算…

面向大型数据集、符合行业标准的 Agentic RAG Pipeline 需要基于清晰、可扩展的分层架构进行构建。我们将系统结构化，使得 Agent 能够并行地进行推理、获取上下文、使用工具以及与数据库交互。每一层都承担明确的职责，涵盖从数据摄取、模型服务到 Agent 协调的全过程。这种分层方法有助于系统实现可预测的扩展，同时为终端用户保持较低的响应延迟。…

近期，OpenAI 发布了 GPT-5.2 模型，引发了广泛关注。路透社报道称，OpenAI 在竞争压力下加速了研发进程。此次更新并非功能堆砌，而是聚焦于在智能、代码处理、长文本理解等核心能力上的显著提升，尤其擅长处理创建电子表格、制作演示文稿等复杂的多步骤任务。 简而言之，GPT-5.2 是一次面向实用场景的“精修”，在可靠性、长上下文处理、工具执行和输出…

在AI工程实践中，你很快会意识到：并不存在一张可以完全照搬的“通用蓝图”。 对于检索增强生成（RAG）中的基础检索（“R”），标准流程包括文档分块、查询语义搜索、结果重排等。这套流程已广为人知。 但随着系统深入应用，一个问题会浮现：如果一个系统对一篇文档的理解仅限于几个零散的文本块，我们如何能称其为“智能”？ 那么，如何确保系统获得足够的信息，从而做出“聪明…