搜索: RAG优化

2026-07-11 23:15:38 0 阅读

向量检索擅长找相似文本，却不擅长还原持股、任职、诉讼等多跳关系。更稳妥的做法不是全量切到 GraphRAG，而是按问题分流：事实查询走向量，关系查询走图，混合问题双路召回，并让每条图路径回到原始证据。

2026-07-11 14:33:34 0 阅读

知识库答错，问题往往出在模型看到资料之前：文档切分破坏语义，版本与权限字段缺失，纯向量检索又容易混淆相似内容。修正这些问题，需要混合检索、重排序、来源引用和分环节评测。

2026-07-06 00:06:12 0 阅读

纯向量 RAG 适合找相似文本，但遇到多跳推理、全局总结和复杂关系时容易断链。GraphRAG 的价值在于把实体和关系显式建成图谱，再和向量召回配合使用。

2026-07-05 11:02:46 0 阅读

大促期间AI客服响应延迟或静默的根因在于高并发下系统链路断裂。本文以深圳跨境卖家真实案例切入，展示如何用Locust压测定位瓶颈，并给出知识库缓存、API熔断降级等代码级优化方案，帮助卖家在旺季前加固系统。

2026-07-04 12:06:19 0 阅读

IBM展示通用型企业级AI智能体，强调从自动化走向自主化。但企业落地仍面临冷热分化，超过80%的应用停留在单点。跨越知识墙，是走向AGI的前提。

2026-06-28 14:39:27 0 阅读

纯向量RAG在逻辑推理题上准确率不到50%。2026年，保险公司用LangChain+Neo4j搭了一套GraphRAG混合架构，三步搭完，整体准确率从64%升到91%。本文拆解查询路由、双通道检索、结果融合的落地细节，

2026-06-28 10:01:32 0 阅读

2026年5月和6月，微软Copilot Studio连续引入混合检索、MCP协议验证和Work IQ事实核查。本文从实际场景出发，拆解这些更新如何从检索和验证两端降低AI幻觉，并提供配置要点。

2026-06-28 06:26:27 0 阅读

从1000份研报构建图谱，50道题测试：多跳推理准确率提升40个百分点以上。拆解实体识别、关系抽取、Cypher查询完整流程，并分析成本与三个硬约束。

2026-06-23 23:36:48 0 阅读

本文系统梳理2026年上半年AI三大核心方向的关键突破：AI Agent框架在自主操作与工具调用上取得质变；RAG技术通过Agentic范式与自适应优化解决精准性与实时性瓶颈；多模态大模型从感知融合迈向跨模态推理与生成一

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