在之前《几种AI Agent开发框架对比》这篇文章中，我们设计了一个高考信息查询智能助手业务场景，使用几种AI Agent开发框架分别实现进行对比分析，因为文档太长，其中多智能体协作章节就没有详细展开

RAG在复杂关系推理中失效。本文提供四步决策框架，对比LLM自动抽取与人工预定义，提出混合方案三阶段实践路线，帮助工程师判断是否引入知识图谱，核心理念是以业务问题而非技术驱动决策。

在 RAG 系统的实际落地过程中，一个最容易被忽视、却最具破坏力的问题是：检索结果在语义上“看起来很合理”，但却完全无法回答用户的问题。本文将拆解这一现象，如何通过工程化手段，来解决这类问题。

LightRAG 是一个轻量级 RAG 框架，其核心创新在于融合了知识图谱与向量数据库进行混合检索，提供六种查询模式、智能关键词提取及精细的 Token 管理，旨在提升检索精度和生成效果。

为优化拟我形象在多场景中的性能与接入，我们将其预先导出为视频/动图。通过对比，采用 Puppeteer + H5 渲染帧 + FFmpeg 合成方案，实现了效果一致、服务端批量处理与低成本接入。

LightRAG 已成为当前最具工程可行性的 GraphRAG 方案之一，让“图谱增强检索”能够以真正务实、低依赖的方式应用于实际业务场景中。

RAG知识库经过初始构建后，一般存在质量不高的问题，本文通过尝试emmbeding聚类和大模型方式，对初始构建的知识库完成清洗并落地。

最近又被 Nano Banana Pro 刷屏了。 GitHub 上有一个刚刚开源的项目，它收集整理了各大媒体平台上有趣 Nano Banana Pro提示词，现在已经接近 300 个。

mem0 是一个围绕「记忆系统」构建的开源框架，它让大模型具备“长期记忆”的能力。本文将通过源码拆解，带你深入理解 mem0 的核心设计与工作原理，尤其是最关键的记忆创建（add）机制。