AI 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。 海外独角兽 ManusRAG上下文工程
AI,个人随笔 RAG全系列之《重排序 Rerank 》 在RAG系统中,重排序(Rerank)是连接检索与生成的关键一环。本文深入解析Rerank模块的核心逻辑与主流技术路径,结合实际应用场景,帮助产品人理解如何通过重排序提升AI问答系统的准确性与响应质量。 寻走 RAGRerank技术原理
AI RAG技术全面解析:从技术原理到工程实践的完整指南 RAG(检索增强生成)技术正成为AI应用落地的关键支撑。本文从底层原理到工程实践,系统梳理RAG的架构演进、技术挑战与应用场景,帮助读者全面理解其在智能问答、企业知识库等领域的价值与落地路径。 A ad钙 RAG技术原理案例分析
AI,个人随笔 深度解析MCP与RAG:从信息检索到工具调用的上下文工程革命 RAG你听过,MCP你了解吗?这篇文章讲透它们的区别,重点说说MCP怎么让AI“更懂问题”,更精准地找答案。如果你在做AI产品或探索智能问答,这篇干货不容错过。 hanpangzi AI应用MCPRAG
AI,个人随笔 别再只知道 ChatGPT!RAG 才是企业落地 AI 的 “刚需神器”,3 分钟搞懂核心逻辑 ChatGPT很强,但它不是万能。这篇文章用通俗语言讲清楚:RAG到底是什么、为什么它才是企业真正需要的AI技术,适合每一个想搞懂AI落地逻辑的人看看。 阿毅sunyi ChatGPTRAG技术原理
AI 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。 产品经理小易 AI产品经理RAG技术原理
个人随笔 RAG到底是啥?它如何让AI从“瞎编”变“靠谱” 从医疗、教育到金融和制造业,AI的应用不仅提高了效率,还带来了全新的用户体验。文章详细分析了AI技术的发展趋势、面临的挑战以及未来的发展方向,为读者提供了一个全面的视角来理解AI如何塑造我们的未来。 伍德安思壮 AI应用RAG个人观点
AI 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。 大风吹 RAG动态知识大模型
AI,个人随笔 RAG全系列之《向量化与向量召回》 在知识检索领域,向量化与重排序正成为解决海量数据精准检索的关键技术组合。本文深入剖析向量化与重排序技术,从文档拆分的多种优化方法,到向量化模型选择、相似度计算的技巧,为你提供一套全面的知识检索指南,供大家参考。 寻走 RAG向量化技术原理
AI 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。 叶小钗 AI产品RAG向量库
AI 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…… LULAOSHI RAG上下文工程基础知识
AI,个人随笔 RAG全系列之【RAG 概念扫盲】 RAG 作为打造个性化大模型应用的基础流程正持续火爆,不少项目已推向用户。那 RAG 究竟是什么?简单说,就是让大模型基于特定知识生成答案,而非泛泛内容。本文将分享 RAG 的实战经验与应对这些挑战的思路,值得探索大模型应用者一读。 寻走 RAG基础知识案例分析