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百度 TURA 架构让 AI 检索“动”起来

CourseAI2025-08-08

AI 摘要

传统 RAG 只能读取静态网页，无法满足实时数据需求。百度 TURA 架构分检索、规划、执行三阶段，用工具调用将 RAG 升级，在百度亿级流量场景跑通，树立对话式搜索新范式。

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Booking.com亿级向量数据库选型实践

本文分享Booking.com在1亿条embedding数据规模下，原有OpenSearch向量方案遇到性能、成本、运维瓶颈后，自行设计贴合生产的压测对比不同方案，最终完成选型迁移的全过程，总结了实用经验。

本文是被EMNLP 2026主会录用的算法论文，针对现有工具调用合成数据「先生成再筛选」的缺陷，提出分阶段分解加动态自反馈的ToolLoop方法，有效提升合成数据质量，实验效果优于现有方案。

本文解答产品添加AI搜索时，选用专用向量数据库还是MongoDB的选型疑问，理清两类检索的能力边界，讲解MongoDB检索的架构、用法与踩坑点，给出可复用的选型判断框架。

Claude Fable 5.1虽可兼容旧版提示词，但行为习惯有变化。官方整理提示词与工程落地指南，涵盖思考程度、工具调用进度汇报、独立工具批量调用等多方面使用技巧和避坑细节。