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AI 知识库与 Agent 能力构建工具全景调研报告本报告对当前 AI 知识库与 Agent 能力构建工具市场进行了系统性调研，覆盖多个主流产品与平台。AI Agent 正从 “概念验证” 全面迈入 “生产级应用” 阶段，2026 年被业界认定为 “企业级多智能体元年”。市场格局形成三大类型分化：流量生态型平台（如字节扣子、腾讯元器、阿里 AgentScope 等）侧重占据互联网流量入口；企业级底座型平台（如金智维 Ki-AgentS）专注一站式企业级智能体解决方案以及安全合规业务；RAGFlow、Dify、MaxKB、WeKnora 等开源平台以及 im

Generative AI: RAG, AI Agents & Deployment目录Useful linksTypes and Application of Gen AIMarketing

用 LangGraph 实现 Small-to-Big 分块检索策略在构建企业级 RAG（检索增强生成）系统时，分块策略（Chunking Strategy）是决定检索质量与生成效果的关键一环。传统单粒度分块往往需要在“精确检索”与“上下文完整”之间做出取舍：小块检索精准但上下文孤立，大块信息丰富但噪声多、召回难。为了突破这一困境，Small-to-Big（父文档检索）策略应运而生，它通过两级分块与递归检索，实现了“鱼与熊掌兼得”的效果。

RAG 中的分块策略（Chunking Strategy）检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已经成为大语言模型应用中不可或缺的范式。它通过从外部知识库检索相关信息，辅助模型生成更准确、更及时的答案。然而，RAG 系统的性能高度依赖于一个关键步骤：如何将原始文档分割成合适的片段（chunks）以供检索。这就是“分块策略”（Chunking Strategy）要解决的问题。

RAG 文本分块：七种主流策略的原理与适用场景检索是 RAG 系统的搜索引擎，分块则是这个搜索引擎的基础。分块太长、太短、有噪声、切错了位置——随便犯哪个错LLM 都会有问题。行业里有句话流传很广：“分块决定了 RAG 质量的 70%。”

temperature定义与使用简单来说，Temperature（温度）是控制模型回答时“自由度”或“随机性”的一个参数（范围通常在 0 到 1 之间，甚至更高）。

deque+yield+next语法deque（发音类似 “deck”）是 Python 标准库 collections 模块中的一个双端队列数据结构。它的最大特点是：在两端添加或删除元素的速度非常快，比普通列表 list 快得多。

大模型 Agent 实战：多 Agent 太贵太慢？一套系统性的性能与成本优化方案前面的 Agent 系列，已经解决了几个大问题：但只要你一把 Agent 放进真实业务，迟早会面对两个现实问题：

别为多 Agent 而多 Agent：一套实用的 Agent 架构选型指南什么时候该用多 Agent？什么时候老老实实用一个强单体 Agent + 好的工具/工作流就够了？也就是：多 Agent 选型与落地决策篇。

Kv cacheKV Cache（Key-Value Cache，键值缓存）是大模型推理过程中为了加速生成和节省计算量而设计的一种核心技术。为了让你直观理解，我们需要先回顾一下 Transformer 生成文本的过程。

RAG 应用的经典架构与流程关于 RAG 数据索引阶段的描述是完全正确且专业的，我来为您系统梳理这四个关键阶段，并结合烹饪场景给出具体示例和优化建议。

收藏！RAG核心工具大全: 7大解析工具+向量模型+数据库+检索排序原文: https://mp.weixin.qq.com/s/5XAWHqjZspU9xtC_CckV3w

基于Qwen3-VL多模态嵌入/重排序模型+Dify（docker）工作流的电商图文检索系统打开终端，选择一个目录，执行git clone https://github.com/langgenius/dify.git克隆dify项目

给 Agent 安装技能：工具抽象、自动选工具与安全边界我们已经搞定了：这一篇，我们专门盯住其中最关键、也最容易踩坑的一层：工具层（Tools / Actions） —— 也就是「给 Agent 安装技能」的地方。

RAG 时代的“破壁人”：为什么你的大模型应用急需 Docling？在 RAG（检索增强生成）的开发圈子里，有一句流传甚广的“黑话”：“垃圾进，垃圾出（Garbage In, Garbage Out）。” 无论你的向量数据库有多快，大模型（LLM）的推理能力有多强，如果最开始喂给它的文档数据是一团乱麻，那最终的回答效果一定不尽如人意。正是在这种背景下，IBM 开源的 Docling 像一匹黑马，迅速成为了 RAG 领域的“新宠”。

从零实现一个生产级 RAG 语义搜索系统：C++ + ONNX + FAISS 实战既然是“从零实现”，本文暂不深入探讨繁复的理论背景，而是先聚焦一个核心问题：语义化搜索中的“语义化”到底是什么意思？

RAG不是万能的，但没有RAG是万万不能的：8种主流架构全景解析在大模型时代，RAG（Retrieval-Augmented Generation）几乎成了每个技术团队的标配。它看似简单：用户提问，系统从私有知识库中找相关文档，再让大模型据此生成答案。但实际落地时，我们很快发现：原始的“检索-生成”流水线在面对复杂查询、模糊语义或低质量文档时频频失效。答案要么张冠李戴，要么干脆胡编乱造。这促使业界不断演进RAG架构，从最初朴素的Naive RAG，发展出引入多头注意力、自我修正、智能体规划、图结构乃至工业级优化的多种变体。这些架构并非相互替代，而是针对不同场景痛点的精

从日志到截图：多模态运维 Agent 的工程落地大多数关于大模型运维的文章，还停留在“看日志、查文档、问知识库”这一层，很少真正把可视化信息也纳入到 Agent 的决策链路里，比如：

CCPC不拿奖不改名

Langflow源代码解析01：源代码拉取、安装依赖项，并运行langflowgit、pycharm、python3.10这一些已经安装好创建一个新的文件夹，在其中打开git，初始化

01-从零构建LangChain知识体系通俗易懂！！！目录从零构建 LangChain 知识体系（小白友好·比喻版）📌 引言第一层 · 地基：LLM 与它的基本语言