「RAG架构」共找到 2004 篇相关文章
Waver：面向统一图像与视频生成的高性能基础模型
字节提出的Waver是面向统一图像与视频生成的高性能基础模型，支持T2V、I2V、T2I。它引入新架构、结合筛选流程与质量模型。虽有局限，但表现出色，架构设计独特，功能多样。
玩转智能体协议：谷歌开发指南教你拼出工业级AI应用
谷歌两篇开发指南拆解六大前沿开放协议核心代码，从开发者挑战赛提炼五条架构法则。介绍各协议用途，如MCP消除重复劳动，A2A规范智能体通信等，阐述协议协同运作及架构法则助力工业级智能体应用开发。
上下文工程又进化了：Harness实现AI完全自主化
近期Harness Engineering讨论火热，Harness是围绕AI模型的支撑架构，Anthropic用其突破AI局限，解决AI完成复杂任务时的偷懒问题，还通过多智能体架构用于前端设计、软件开发，经实战检验效果良好，后续还对其进行简化。
终于在国产AI上看到了Opus的影子｜GLM-5深度实测
作者起初怀疑GLM - 5称对标Claude Opus 4.6、定位“系统架构师”的说法，但实测后改观。通过宝可梦策略助手、降噪网站沉浸式交互、求职招聘双边匹配三个测试，展现其系统规划、执行、纠错等能力，像真正架构师。
快手在 AI 上，渐入佳境
文章介绍快手多模态大模型 Keye-VL 1.5，参数 8B 适合中小企业。它侧重短视频场景，视频理解能力强，能与业务结合，提升推荐等场景效率。还详述其架构、预训练、后训练及训练架构优化等技术细节。
NVIDIA重磅开源！OmniVinci 仅 9B 模型就拿下多模态冠军！
英伟达推出全模态大语言模型 OmniVinci，架构有三大创新。OmniVinci - 9B 模型表现亮眼，多测试中大幅超 Qwen2.5 - Omni，且训练量仅为其六分之一。其架构经多阶段流程实现全模态理解，还支持多种功能。
为什么Cline不对你的代码库进行索引（以及为什么这是好事）
用户常问Cline如何处理大型代码库，是否用RAG索引全部代码。Cline特意选择不对代码库进行索引，因为传统RAG方法用于代码库有逻辑切割、索引过时、安全风险等问题。Cline像开发者一样处理代码，有独特优势。
获NVIDIA致谢：悟空Agent的实践、复盘与迭代
本文以悟空Agent获NVIDIA致谢为切入点，介绍多智能体架构闭环及实战挑战，如上下文断流、调度失衡。还阐述架构设计、迭代优化、数据飞轮体系，指出AI infra存在安全隐患，强调安全融入业务的重要性。
Qwen3-Next：迈向更极致的训练推理性价比
文章发布Qwen3-Next架构及Qwen3-Next-80B-A3B系列模型，通过混合注意力等改进提升训练推理效率。介绍模型结构、性能优势，还说明使用方法，包括在多平台部署及处理超长上下文，展望持续优化架构。
详解Github 35K+项目：打通200+数据源，构建企业级AI的数据统一入口，支持MCP【下篇】
本文继续介绍MindsDB这款开源AI数据引擎，阐述知识库与混合检索应用，如创建向量索引、语义检索、多源混合检索等；还提及RAG与数据智能体，包括构建RAG管道和配置Data Agent；最后给出应用建议，称其适合复杂企业环境。