在当前大语言模型（LLMs）广泛应用于问答、对话等任务的背景下，如何更有效地结合外部知识、提升模型对复杂问题的理解与解答能力，成为 RAG（Retrieval-Augmented Generation）方向的核心挑战。
什么开源算法自称为DeepSeek-R1（-Zero） 框架的第一个复现？
刚刚，清华大模型团队 LeapLab 发布了一款面向 Agent 协作的开源框架：Cooragent。
Hyper-RAG利用超图同时捕捉原始数据中的低阶和高阶关联信息，最大限度地减少知识结构化带来的信息丢失，从而减少大型语言模型（LLM）的幻觉。
刚刚，Gemini 2.5 Pro编程登顶，6美元性价比碾压Claude 3.7 Sonnet。不仅如此，谷歌还暗藏着更强的编程模型Dragontail，这次是要彻底翻盘了。
随着技术的深入应用，如何高效利用大模型技术优化用户体验，同时应对其带来的诸多挑战？本文将从RAG的发展趋势、技术挑战、核心举措以及未来展望四个维度总结我们应对挑战的新的思路和方法。
AI：从提供事实到塑造思想。
作为一名从业七年的程序员，最近听到很多程序员朋友都喜提了n+1裁员大礼包。
继昨天《RAG太折磨人啦，试下pip install rankify，检索、重排序、RAG三合一，完美》发布之后，有许多朋友向我询问Rankify的具体使用方法和部署细节，尤其是生产环境如何处理自定义数据集和本地数据集。
Spatial-RAG结合了空间数据库和大型语言模型（LLM）的能力，能够处理复杂的空间推理问题。通过稀疏和密集检索相结合的方式，Spatial-RAG可以高效地从空间数据库中检索出满足用户查询的空间对象，并利用LLM的语义理解能力对这些对象进行排序和生成最终答案。
