「RAG框架」共找到 1802 篇相关文章
TinyAI ：全栈式轻量级 AI 框架
TinyAI是用Java实现的全栈轻量级AI框架，具有教育友好、模块化等特点。它分层设计，涵盖数学运算、神经网络等模块，支持多种模型架构与并行训练，还有智能体系统，可用于多领域，未来规划丰富。
一站式机器人操作控制框架ManiUniCon
ManiUniCon是多进程机器人控制框架，为操作任务设计。有模块化设计、多机器人支持等特性，介绍了架构、支持的硬件、安装方法、使用方式、开发途径及可用工具等内容。
字节推出全新视频换装框架DreamVVT
视频虚拟试穿技术受关注，但现有方法有局限。字节推出DreamVVT框架，基于扩散变换器，分两阶段试穿，能应对多种复杂场景，不过也存在依赖遮罩、复杂动作表现不稳定等问题。
RAG创新了，MCompassRAG装上了语义指南针
RAG系统存在chunk切分难题，现有方案有额外成本。MCompassRAG不切细、不rerank，给粗chunk加主题元数据当指南针，训练推理分离，实验显示信息效率提升、延迟降低。
AI驱动的开源攻击框架：HexStrike-AI
HexStrike-AI是安全研究员开发的开源攻击框架，2025年7月起在GitHub免费提供。它基于MCP协议，集成LLM与150多种工具，可自动化渗透测试和漏洞发现。曾被网络犯罪分子利用，能加速攻击流程，展现强适应和并行化能力。
SentGraph：一句一句把多跳RAG“画”成图
传统RAG在多跳场景易‘断链’，因检索单元太胖、逻辑关系乱。SentGraph把检索单元缩到句，按逻辑画三层图。线下建图分拆句、找关系、架桥梁；线上推理有Anchor初选、精炼及路径扩展。实验提升显著，也有局限。
Agent 框架协议“三部曲”：MCP、A2A、AG-UI
文章介绍Agent框架的三个主流协议。MCP解决AI Agent和外部工具交互问题，获三大巨头支持；A2A促进独立Agent间通信，但MAS系统不成熟致其未普及；AG-UI解决AI Agent与前端应用交互标准化问题。
DragonMemory：16倍语义压缩，为RAG应用瘦身
介绍GitHub项目DragonMemory，它针对RAG应用上下文压缩，核心是Dragon v7模型，从序列维度压缩，压缩比达16倍。本地测试效果好，有图形界面，支持多格式文档，开源但非成熟商业产品。
微软OEL框架：大模型一次部署，终身进化
微软最新论文Online Experiential Learning (OEL)提出让LLM在真实部署后持续自我进化的框架，无需人工标注等。介绍了在线体验学习的必要性、OEL方法论及实验验证，揭示关键洞察与启示。
nnU-Net：医学图像分割的自适应自动化框架
德国癌症研究中心团队提出 nnU-Net 自配置医学图像分割框架，能根据数据集特征自动推导预处理、网络拓扑等策略获稳健分割基线。文章介绍其原理、优缺点、评测案例及 Python 代码实现。