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Karpathy 亲手终结了 RAG 的草莽时代
Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流，不依赖复杂RAG架构，用LLM构建可演化知识库。该方法引发关注，有人认为它“杀死了”RAG，技术社区和企业反响热烈，预示新的产品方向。
史上最全的AI rag技术来了！
本仓库用常见Python库讲解检索增强生成(RAG)技术，将其分解为易懂实现。包含一系列Jupyter Notebook，涉及20多种RAG技术，还介绍了核心概念、快速开始步骤等。
一篇400+文献最新RAG技术系统性综述
本文对RAG技术进行系统性综述，通过筛选5大数据库、128篇高被引文献、343个数据集，给出技术地图、评估框架与未来路线，梳理技术全景、评估指标，还介绍主流数据集，指出RAG已演变为复杂系统。
阿里通义的视觉RAG革命！VRAG-RL：基于强化学习的视觉感知RAG框架，性能飙升30%
阿里巴巴通义实验室推出VRAG - RL，融合视觉感知、多模态推理与强化学习，已在GitHub开源。它破解传统RAG处理视觉数据难题，通过创新机制提升性能，在多数据集表现出色，还将向更拟人化和低幻觉方向发展。
动态RAG新工作：效果爆了，代码已开源
大语言模型幻觉问题突出，现有动态RAG方法信号不可靠。QuCo-RAG从预训练语料库挖掘统计证据，用客观频率替代主观置信度，实现毫秒级幻觉检测与动态检索触发，代码已开源。
鹅厂实习生血泪贴：Agent/RAG黑科技，真相竟是这样！
腾讯实习生分享鹅厂项目实战经验，介绍Agent/RAG黑科技。先讲RAG原理、优化方法及评估流程，还提及文档解析；再阐述智能体定义、历史、原理、分类、评估框架与实践案例，助读者快速入门。
首个基于MCP 的 RAG 框架：UltraRAG 2.0用几十行代码实现高性能RAG， 拒绝冗长工程实现
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，工程实现成本高。清华大学等联合推出首个基于MCP架构的UltraRAG 2.0，组件化封装、调用扩展灵活，低代码实现高性能，可用于科研和行业应用。
实战指南：从零构建 MCP 架构下的 Agentic RAG 系统，无第三方MCP Server
五一期间作者用MCP架构从零实现Agentic RAG系统，分享MCP与Agentic RAG融合思考、架构设计，介绍MCP服务端和客户端实现，还做了端到端效果演示，指出架构优势及待优化处。
RAG搜对了却答错？德国萨尔大学找到了真相丨ACL'26
RAG是大模型落地标配技术，但存在搜到文档却答错的痛点。德国萨尔大学等团队提出Disco - RAG框架，在‘搜’和‘答’间加入‘读懂’环节，已被ACL 2026主会录用，在多基准测试表现优异。
RAG搜对了却答错？德国萨尔大学找到了真相丨ACL'26
RAG已成大模型落地标配技术，但存在搜到对的文档、模型答案却离谱的痛点。德国萨尔大学等组成的团队诊断出问题在阅读理解，提出Disco - RAG框架，在“搜”和“答”间加“读懂”环节，已被ACL 2026主会录用。