工程笔记
写给真正
交付技术栈的人
关于 React、Node.js、TypeScript 与 AI 的文章。有译文正文时显示译文。没有时显示英文，并注明这一点。
标签：graph-rag
质疑智能体堆栈：向量存储、超图与编码任务
三种大型智能体堆栈未能识别真正瓶颈的情况：基于文件的智能体内存优于向量存储、超图RAG以及那些所谓的高级方案。
阅读约 12 分钟RAG-Anything在65本葡萄酒书籍上的应用：图检索的优劣势所在。
对65份葡萄酒相关PDF文件使用RAG-Anything知识图谱进行的实际测试：解析器选择、成本分析、图结构答案与向量答案的对比，以及起泡酒领域的缺陷。
阅读约 12 分钟超出简单流程的七种RAG架构及其适用场景
天真的RAG会以可预测的方式出错。从上下文笔记到多智能体及记忆检索，共有七种架构，以及它们各自的优缺点和使用场景。
阅读约 9 分钟RouteRAG：利用强化学习教会小型模型何时以及如何进行检索。
RouteRAG通过两阶段GRPO训练小型模型，采用段落、图谱或混合检索方式，减少检索轮次并提升多跳问答的准确率。
阅读约 6 分钟什么是RAG？朴素模式、混合模式、图模型以及智能体模式
检索增强生成的实际应用指南：经典向量RAG、混合检索、GraphRAG以及代理模式——它们各自适用的场景以及在实际应用中可能出现的问题。
阅读约 24 分钟
常见问题
关于这些文章
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