总算有人把智能体记忆说清楚了
文章介绍了智能体记忆的概念、类型、更新方式、实际应用，以及与存储的区别，并通过举例和对比图进行说明
ai前沿技术
微软最新研究：RAG（Retrieval-Augmented Generation）的四个级别深度解析
介绍微软对 RAG 的研究，包括其任务分类法的四个级别及应用场景
详细的Agentic RAG的前世今生
本文介绍了 Agentic RAG 的概念、实现、优点和局限性，包括 RAG 的基本原理、AI 代理的核心组件等
Gitee AI+Dify 双剑合璧，打造另类 RAG 知识库
作者介绍基于 Gitee AI 和 Dify 打造 RAG 知识库用于医疗设备和医用耗材的探索，分析了 Dify 现有 RAG 体系的不足及业务需求和功能实现
FastRAG：高效半结构化数据处理新范式，轻松提升检索生成效率
介绍了针对半结构化数据处理的FastRAG方法，包括其提出背景、组成部分及在问答任务中的优异表现
RAG系统中的困境：上下文不是想加就能加的
文章探讨了 RAG 系统中提供了相关上下文但大模型仍产生幻觉的问题，介绍了新视角和相关论文，还重新定义了上下文质量的标准
别再用PostgreSQL了,Milvus才是多语言RAG的最佳搭档
本文探讨多语言 RAG 系统的工作原理和应用场景，以 FastGPT 为基础结合 Milvus 向量数据库和 m3e 多语言 Embedding 模型构建智能问答系统，并解析其技术原理
Neo4j×Milvus：手把手教你搭建GraphRAG Agent
文章介绍了使用 Neo4j 图数据库和 Milvus 向量数据库搭建 GraphRAG Agent 的方法，包括关键概念、组件及技术集成等
红杉对话LangChain创始人：如何构建 AI 代理的编排层
红杉对话 LangChain 创始人，探讨代理的发展、关键挑战及未来前景，包括提高绩效、转变方式、定制认知架构、用户体验设计、编排和可观察性等方面
dify案例分享-中国历史专家博客
文章介绍了dify的新功能案例，包括基于大语言模型编写中国历史故事并通过TTS播放，以及与第三方IM工具的结合，还涉及工作流和模型配置等