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超越 Prompt 和 RAG,「上下文工程」成了 Agent 核心胜负手

超越 Prompt 和 RAG,「上下文工程」成了 Agent 核心胜负手

当 Prompt 已卷成八股、RAG 也堆成图书馆,Agent 的下一轮护城河只剩一条——「上下文工程」:让 AI 像人类一样“把书读厚再把书读薄”,在 100 万 token 里秒筛 0.1% 关键信号,并随对话持续重写自己的“记忆权重”。谁能把动态上下文压缩成可解释、可干预、可迁移的“认知缓存”,谁就握住了 Agent 从“答得对”到“做得成”的生死开关。
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AI产品经理:从文档解析到数据清洗,打造高质量RAG数据集

AI产品经理:从文档解析到数据清洗,打造高质量RAG数据集

在大模型应用落地的过程中,RAG(检索增强生成)正成为连接外部知识与智能问答的关键技术。但真正能跑通的RAG系统,背后依赖的是一套高质量的数据构建流程——从文档解析、内容切分,到数据清洗与结构化,每一步都决定了最终效果。本文将以产品经理视角,拆解打造高质量RAG数据集的完整路径,不仅讲方法,更讲实操,帮助你在AI项目中少踩坑、快落地。
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动态知识从RAG到Context Engineering

动态知识从RAG到Context Engineering

RAG(检索增强生成)曾是连接外部知识与模型能力的关键桥梁,但随着业务复杂度提升,它的局限也逐渐显现。Context Engineering 的出现,正在重新定义“知识注入”的方式——从检索到构造,从拼接到理解,让上下文成为真正的生产力。本文将带你梳理从 RAG 到 Context Engineering 的演进路径,揭示背后的技术逻辑与产品思维,帮助你在构建智能应用时少踩坑、快落地。
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向量库已死、RAG永存:模型进步再次干死过时技术

向量库已死、RAG永存:模型进步再次干死过时技术

向量库刚被捧上神坛,就被最新一代大模型一脚踹下。原因很简单:当模型上下文一口气拉到百万 token,召回和排序一次搞定,传统 RAG 架构里的向量检索瞬间成了“多余的中间商”。本文用实测数据告诉你,向量延迟、精度天花板和成本是如何被原生长上下文碾压的——以及,在“模型即检索”的新范式里,开发者该如何重写知识库代码。
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万字拆解:RAG已死吗?上下文工程(context engineer)为何为王?

万字拆解:RAG已死吗?上下文工程(context engineer)为何为王?

最近看一个播客是 Chroma 创始人兼 CEOJeff在 Len Space 播客的对话,对话的标题就是关于“RAG is dead”的观念,在视频中很明显的说明了原本的RAG的局限性和现在context engnieer的重要性,今天我就想全面分析一下“上文工程”(context engnieer)为什么这么爆火?以及将来RAG的形态到底何去何从……