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关键词: AI,AI教程,RAG,RAG教程

大家好，我是袋鼠帝。 最近有一件挺有意思的事，时间拉回到6月底，我收到了一个官方邀请，来自百度。

关键词: 模型训练,AI搜索,RAG,深度搜索

在信息爆炸的时代，传统关键词搜索已难以满足复杂知识需求。最新研究提出Agentic Deep Research

关键词: AI新闻,Mirage,AI游戏生成,AI游戏引擎

谁曾想，AI竟能实时生成GTA级大作。刚刚，谷歌、英伟达等机构联手，震撼发布全球首款AI原生UGC游戏引擎——Mirage，没有预设关卡，一句话即生游戏，超长十分钟沉浸式体验

关键词: AI,RAG,RAG趋势,搜索增强

2023年至今，检索增强生成（RAG）经历了从备受瞩目到逐渐融入智能体生态的转变。尽管有人宣称“RAG已死”，但其在企业级应用中的重要性依然无可替代。RAG正从独立框架演变为智能体生态的关键子模块，2025年将在多模态、代理融合、行业定制化等领域迎来新的突破。

关键词: RAG,模型训练,Cline,上下文检索

这两天读到开源的代码 Agent，Cline 团队的一篇博客，《Why Cline Doesn't Index Your Codebase (And Why That's a Good Thing) 》，做了一些整理和探索，来分享一下这篇博客内容。

关键词: AI,rag,RAG-Anything,人工智能

最近，由香港大学黄超教授团队发布的开源项目「一体化的多模态RAG框架」RAG-Anything，有效解决了传统RAG的技术局限，实现了「万物皆可RAG」的处理能力。

关键词: AI,Cooragent,Agent,AI访谈

随着大模型能力的突破，“可调用工具的智能体”已经迅速从实验室概念走向应用落地，成为继大模型之后的又一爆发点。

关键词: AI,RAG,RAG-Anything,模型训练

突破传统检索增强生成（RAG）技术的单一文本局限，实现对文档中文字、图表、表格、公式等复杂内容的统一智能理解。

关键词: AI,提示词工程,LangChain,模型训练

AI 时代，你可能听说过提示词工程、RAG、记忆等术语。但是很少有人提及上下文工程（context engineering）。

关键词: AI,RAG,模型训练,搜索增强

本文将介绍 22 种先进的RAG技术，灵感来源于 all-rag-techniques 仓库中的全面实现。这些实现使用 Python 库（如 NumPy、Matplotlib 和 OpenAI 的嵌入模型），避免使用 LangChain 或 FAISS 等依赖，以保持简单性和清晰度。