流程引擎选型别被名词忽悠！先问四句：是改状态还是真干活？人为主还是机器跑？本地调用还是跨系统？自用还是做生态？对症下药，小业务100行代码足矣，别为“灵活”埋性能雷。

当前的检索增强生成（RAG）技术在实际应用中面临若干挑战。传统的RAG采用基于向量的扁平化数据表示，难以有效建模实体之间的复杂语义关系，导致在处理复杂领域知识时检索精度不足。

想让你的 LLM 像开了外挂？速看！解锁 AI 应用新姿势，集成 MCP 协议是关键！本文详解 MCP 如何赋能 AI 代理，对接 OpenAI Agents SDK 等 7 大框架，实现与 Git

持续获取、组织和利用知识的能力是人类智能的关键特征，而 AI 系统若想充分发挥潜力，也必须具备这一能力。近期，一些 RAG 方法通过引入知识图谱等结构来增强对信息的理解和联想能力，部分弥补了这些不足。

本文通过一个简单的案例，带你快速上手 `GraphRAG`，希望给饱受传统 RAG 困扰的小伙伴一点启发。

大模型也不是万能的，也有局限性。RAG是提高大模型在垂直领域能力和减少幻觉的通用方法论，非常重要和有用。本文带你动手实现一个最简单的RAG应用，你将学会一个标准RAG的通用流程和原理。