大型语言模型（LLM）本质上是无状态的，无法自主保留对话历史，因此在实现个性化交互时面临挑战。为解决这一问题，上下文工程技术成为关键。谷歌发布的《上下文工程：会话与记忆》白皮书系统探讨了Memory与RAG两种核心技术路径的差异。Memory通过动态存储和检索用户历史行为构建长期记忆，支持更深层次的个性化服务；而RAG则侧重于从外部知识库中实时检索信息以增强响应准确性。两者均依赖上下文管理机制，但应用场景与技术逻辑存在显著区别。该研究为构建具备记忆能力的AI系统提供了理论框架与实践指导。
MUVERA技术通过优化多向量检索过程，显著提升了RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统的效率，使其性能与传统的单向量检索相媲美。随着ColBERT、ColPali等多向量模型的持续发展，结合MUVERA算法的改进，多向量检索在精度与速度上的瓶颈正逐步被突破。该技术通过将查询分解为多个语义向量并进行精细化匹配，大幅增强了检索的相关性与深度。未来，多向量检索有望在推荐系统、搜索引擎及文档检索等关键场景中成为主流配置，推动信息检索技术进入更智能、高效的阶段。
随着数据驱动决策的深入发展，Context Engineering在智能分析中的作用日益凸显。Milvus作为高性能向量数据库，凭借其强大的相似性检索能力，在RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术中发挥核心作用，不仅提升信息检索效率，更推动了上下文生成的质量优化。本文探讨了Milvus在湖仓一体架构中的实践应用，展示了其如何打通数据湖的灵活性与数据仓库的结构化优势，实现海量非结构化数据的高效管理与实时分析。通过构建统一的语义层，Milvus助力企业实现从原始数据到上下文智能的无缝转化，为复杂场景下的智能分析提供坚实支撑。
本40页电子书《深度拆解》系统探讨了上下文工程在RAG（Retrieval-Augmented Generation）与智能体应用中的核心挑战。针对开发者在文档处理中面临的困境，如文档分割过细导致上下文信息丢失、分割过大影响召回精度，以及提示词增加引发的输出不稳定性，本书提供了深入分析与实践解决方案。通过优化文档分割策略与提示工程，提升模型生成的准确性与稳定性，为相关技术应用提供关键支持。
本文介绍如何结合Spring Boot、Spring AI、MongoDB Atlas的向量搜索功能与OpenAI技术，构建基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）范式的应用程序。通过融合生成式AI与企业业务数据，RAG实现了更精准、情境化的内容生成，显著提升AI响应的相关性与实用性。该集成方案构建了高效灵活的数据处理流程，助力企业在金融、医疗保健和客户服务等领域挖掘数据深层价值，推动智能化转型。
本文探讨了构建具备深度思考能力的Agentic RAG（Retrieval-Augmented Generation）流水线，以应对复杂查询问题。当前系统依赖如GPT-4o等通用大型语言模型（LLM）作为策略代理，决策对话应继续（CONTINUE）或结束（FINISH），但频繁调用导致高成本与低效率，难以适应生产环境需求。学术界最新研究正探索更高效的替代方案，旨在优化策略代理的推理机制，在保证性能的同时降低对昂贵LLM的依赖，提升整体系统的可扩展性与响应速度。
在AI的问答系统中，RAG（检索增强生成）技术通过结合外部知识库来提升回答准确性。当用户提出问题时，系统首先从大量文档中检索相关信息，随后利用重排序（Rerank）技术对检索结果进行优化，将最相关的内容排在前面，从而提高最终答案的质量。重排序是RAG中的关键步骤，它确保AI不会凭空生成答案，而是基于高相关性的文本片段进行回应，减少错误和虚构信息的产生。这一过程显著增强了AI在实际应用中的可靠性与专业性。
在大模型时代，选择RAG（Retrieval-Augmented Generation）与微调（Fine-tuning）并非非此即彼的决策，而应基于具体任务需求进行权衡。如同医生针对不同病症开具不同处方，面对知识密集型任务时，RAG通过引入外部知识库增强生成准确性；而在特定领域适应或风格定制场景中，微调则能更深层次地调整模型行为。二者各有优势，适用于不同问题场景，合理选择方案才能最大化大模型的应用价值。
在人工智能领域，上下文的重要性正日益凸显，成为构建高效智能系统的核心要素。相较于传统的依赖大规模计算资源的模式，以RAG（Retrieval-Augmented Generation）为代表的新型架构，通过引入外部知识检索机制，显著提升了模型对上下文的理解与生成能力。研究表明，增强上下文处理能力可使模型准确率提升高达40%。随着技术演进，上下文工程逐渐兴起，强调对输入信息的结构化组织与语义优化，从而提升系统的推理与响应质量。当前，业界共识正从“算力为王”转向“理解为本”，凸显上下文理解在实现真正智能化中的关键作用。
人工智能在知识探索领域的技术演进正经历深刻变革。从最初的RAG（检索增强生成）起步，AI如同一名听话但经验尚浅的实习生，仅能根据指令完成基础信息整合；随着技术发展，DeepSearch阶段的AI已进化为具备分析能力的“研究助理”，能够系统梳理复杂信息并提供结构化输出；而当前迈向的DeepResearch阶段，则标志着AI逐步成为可独立思考、验证假设甚至创造新知的“初级研究员”。这一从执行到认知的跃迁，清晰展现了AI在知识生产链条中的角色升级，推动其在科研、内容创作等领域的深度应用。
随着大型语言模型与外部知识库结合的需求日益增长，基于向量存储的检索增强生成（RAG）技术成为提升模型准确性的关键。PGVector 作为 Postgres 的扩展，提供了高效的向量数据管理能力，与 LangChain 框架协同工作，如同一位智能图书管理员，将海量信息有序组织于“魔法书架”之上。该架构不仅利用 Postgres 成熟的数据管理生态，还通过向量相似性检索实现语义级知识定位，显著提升了 RAG 系统的响应质量与可扩展性。这一融合策略为动态、可解释的知识增强系统提供了稳定可靠的技术基础。
本文探讨了基于Spring AI与Redis构建高性能RAG（Retrieval-Augmented Generation）问答系统的架构设计与实践路径。该技术组合为Java开发者提供了高效、可扩展的解决方案，适用于企业级智能问答系统的快速开发与部署。通过整合Spring生态的灵活性与Redis的高速缓存能力，系统在检索效率与响应速度上显著提升，有效优化知识管理流程。
Snowflake平台通过集成智能体与RAG（检索增强生成）技术，结合原生工作流和统一的语义层，显著提升了数据云服务的智能化水平。该架构不仅优化了复杂数据操作的执行效率，还增强了企业级应用在安全性和流畅性方面的能力。用户可通过自然语言查询快速访问结构化数据，大幅降低使用门槛。Snowflake最新功能的推出，标志着其在构建智能、可扩展的数据云生态方面迈出了关键一步，为企业实现高效、安全的数据驱动决策提供了强有力的支持。
近年来，人工智能（AI）技术飞速发展，催生了诸如AIGC（人工智能生成内容）、RAG（检索增强生成）、Agent（智能代理）、Function Call（函数调用）等新兴术语，令许多用户感到困惑。这些技术虽然各具特色，但在实际应用中又相互关联。AIGC主要用于内容创作，如生成文本、图像和视频；RAG则通过检索外部信息提升生成质量；Agent具备自主决策能力，可执行复杂任务；Function Call为AI模型调用外部工具提供了接口。理解这些术语的含义与关系，有助于更好地把握AI发展趋势与应用场景。
本文探讨了如何结合Neo4j、知识图谱和大型语言模型（LLM）构建高效的聊天机器人。通过作者在项目实践中的经验，重点介绍了在结构化数据集上实现问答和检索增强生成（RAG）的方法。文章详细阐述了三种关键技术，这些技术使得利用LLM与图数据库（GraphDB）进行对话成为可能，特别是在Neo4j数据库的支持下，实现了更智能、更精准的交互体验。
大型AI模型生态系统的快速发展推动了AGI（通用人工智能）、提示工程、RAG（检索增强生成）和代理（Agent）等技术的广泛应用。这些技术不仅改变了人与AI的交互方式，还为各行各业提供了创新解决方案。通过深入理解这些概念，人们能够更好地利用AI工具提升效率与创造力。
