DecEx-RAG：过程监督+智能剪枝，让大模型检索推理快6倍
DecEx-RAG 把 RAG 建模成一个马尔可夫决策过程（MDP），分成决策和执行两个阶段。
大规模向量检索优化：Binary Quantization 让 RAG 系统内存占用降低 32 倍
本文会逐步展示如何搭建一个能在 30ms 内查询 3600 万+向量的 RAG 系统，用的就是二值化 embedding。
向量搜索升级指南：FAISS 到 Qdrant 迁移方案与代码实现
FAISS 在实验阶段确实好用，速度快、上手容易，notebook 里跑起来很顺手。但把它搬到生产环境还是有很多问题
RAG系统的随机失败问题排查：LLM的非确定性与表格处理的工程实践
本文将介绍RAG在真实场景下为什么会崩，底层到底有什么坑，以及最后需要如何修改。
GraphRAG进阶：基于Neo4j与LlamaIndex的DRIFT搜索实现详解
本文的重点是DRIFT搜索：Dynamic Reasoning and Inference with Flexible Traversal，翻译过来就是"动态推理与灵活遍历"。这是一种相对较新的检索策略，兼具全局搜索和局部搜索的特点。
高级检索增强生成系统：LongRAG、Self-RAG 和 GraphRAG 的实现与选择
检索增强生成（RAG）早已不是简单的向量相似度匹配加 LLM 生成这一套路。LongRAG、Self-RAG 和 GraphRAG 代表了当下工程化的技术进展，它们各可以解决不同的实际问题。
LEANN：一个极简的本地向量数据库
LEANN嵌入式、轻量级的向量数据库
基于 LangGraph 的对话式 RAG 系统实现：多轮检索与自适应查询优化
这篇文章会展示怎么用 LangGraph 构建一个具备实用价值的 RAG 系统，包括能够处理后续追问、过滤无关请求、评估检索结果的质量，同时保持完整的对话记忆。
LightRAG 实战： 基于 Ollama 搭建带知识图谱的可控 RAG 系统
LightRAG 是一款开源、模块化的检索增强生成（RAG）框架，支持快速构建基于知识图谱与向量检索的混合搜索系统。它兼容多种LLM与嵌入模型，如Ollama、Gemini等，提供灵活配置和本地部署能力，助力高效、准确的问答系统开发。
开源嵌入模型对比：让你的RAG检索又快又准
这篇文章会讲清楚嵌入是什么、怎么工作的，还有怎么挑选合适的模型。
REFRAG技术详解：如何通过压缩让RAG处理速度提升30倍
meta提出了一个新的方案REFRAG：与其让LLM处理成千上万个token，不如先用轻量级编码器（比如RoBERTa）把每个固定大小的文本块压缩成单个向量，再投影到LLM的token嵌入空间。
RAG检索质量差？这5种分块策略帮你解决70%的问题
固定分块、递归分块、语义分块、结构化分块、延迟分块，每种方法在优化上下文理解和检索准确性上都有各自的价值。用对了方法，检索质量能提升一大截，幻觉问题也会少很多。
LlamaIndex检索调优实战：分块、HyDE、压缩等8个提效方法快速改善答案质量
分块策略、混合检索、重排序、HyDE、上下文压缩、元数据过滤、自适应k值——八个实用技巧快速改善检索质量
RAG系统嵌入模型怎么选？选型策略和踩坑指南
本文将说明嵌入的基本原理与重要性、列出选型时的关键考量，并对典型模型与适用场景给出实用建议，帮助你为 RAG 系统挑选既高效又稳健的嵌入方案。
HiRAG：用分层知识图解决复杂推理问题
该系统基于图检索增强生成（GraphRAG）的核心思想，通过引入层次化架构来处理不同抽象层次的知识复杂度。
RAG系统文本检索优化：Cross-Encoder与Bi-Encoder架构技术对比与选择指南
本文将深入分析这两种编码架构的技术原理、数学基础、实现流程以及各自的优势与局限性，并探讨混合架构的应用策略。
构建时序感知的智能RAG系统：让AI自动处理动态数据并实时更新知识库
本文将构建一个端到端的时序智能体管道，实现从原始数据到动态知识库的转换，并在此基础上构建多智能体系统以验证其性能表现。
Adaptive-k 检索：RAG 系统中自适应上下文长度选择的新方法
Adaptive-k 代表了 RAG 系统从固定检索向智能化、查询感知检索的技术范式转变。该技术实现了显著的效率提升——在保持或提高准确性的同时，token 减少高达 99%。
RAG系统文本分块优化指南：9种实用策略让检索精度翻倍
本文将深入分析九种主要的文本分块策略及其具体实现方法。下图概括了我们将要讨论的内容。
