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RAG技巧与底层代码剖析

文章深入剖析 RAG 技巧与底层代码，从用 Python 基础库构建 RAG 系统，到多种优化方法如上下文增强检索、添加上下文块标题等，还涉及查询改写、重排序等技术，最后介绍了上下文压缩、反馈机制等提升系统效率和质量的方法。

月之暗面发布并开源K2.6，重点升级代码能力与多Agent协作的“Agent集群”能力。K2.6在Artificial Analysis上取得全球开源第一，实测能并行交付多格式成果，还展现出强大的全栈应用开发能力。

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Open Notebook是开源、本地化且重隐私的Google Notebook LM替代方案。它支持超16家供应商，能整理多模态内容、生成专业播客，在多方面比Google Notebook LM更具优势。

DeepResearch能递归拆解复杂任务自动生成报告，但OpenAI的相关产品费用高且闭源。霸榜GitHub的ROMA由Sentient AGI团队开发，性能超Grok - 4等，是开源杀手，还介绍了功能、使用方法和应用场景。

文章实测了DeepSeek V3.1和V3，发现V3.1在编程、写作、翻译等方面有变化，如编程更全面、写作风格变文艺等。网友测试其在aider得分71.6%成非推理模型SOTA，但线上API有问题。

Mind Elixir是可嵌入的JavaScript脑图内核，零依赖、框架无关。它能将JSON数据变成可交互节点，有拖拽、编辑等功能。适合知识库等场景，不适合只需不可编辑宣传图等场景。

现在很多AI编程工具，只让Agent“写出代码”。而MonkeyCode把AI编程任务接入完整链路，是面向专业研发团队的开源AI开发平台，本文介绍其特点、适用场景及注意事项。

book-to-skill是将书籍、文档目录或多份资料转换成Agent Skill的命令行工具。它把资料拆成可按需加载的知识资产，有按需加载章节等优势，适合将常用知识编译成技能，不过也有一定局限性。