为什么你的 RAG 效果很差？ 很多同学照着网上的教程写了个 RAG，结果发现效果惨不忍睹： 切分太粗：把整段文本直接向量化，导致检索时丢失细节。 检索不准：只用向量搜索（Dense Searc

看今天的 GitHub 开源热榜，你会发现一个叫 BettaFish 的开源项目登顶了。 这个叫「微舆」的开源项目，号称是人人可用的多 Agent 舆情分析助手。 帮助你打破信息茧房，还原舆情原貌

关键词：Vue 3 / Three.js / MediaPipe / AI / WebGL / 创意编程 / 前端工程化 引言：当哈利波特的魔法棒变成了一行 URL 想象这样一个场景： 你不需要购买昂

Magnitude是一个基于视觉AI代理的开源端到端测试框架，通过自然语言构建测试用例，结合推理代理和视觉代理实现智能化的Web应用测试，支持本地运行和CI/CD集成。

一个完全基于 node.js、react 的 RAG（检索增强生成）智能问答系统，让你用熟悉的技术栈，5 分钟就能搭建一个属于自己的 AI 助手

本文主要介绍 `LangChain` 生态系统中不同层级的组件：LangChain、LangGraph 和 LangSmith，介绍其核心区别及定位。

最近在做 2D 图形渲染相关的项目。由于真实数据还不完善，我一直使用手写 mock 数据进行测试，但这样很难覆盖所有业务场景。于是我开始思考——是否可以借助 AI 自动生成测试数据？

大家好，我是双越老师，也是 wangEditor 作者。本文使用 langChain.js 开发一个 RAG 知识库语义项目示例，将会用到 DeepSeek 和 Vector 向量存储和检索技术。

兄弟们，我在逛 GitHub 的时候发现了个好东西。世界上首个开源的金融平台，已经在 GitHub 上获得 43K 的 Star 了。 它的目标是让任何人、在任何地方都能进行专业级的投资研究。