常先森

本文从工程落地视角，拆解 Agent 长期记忆系统该如何真正搭建。结合 EverOS 代码实践，分析写入链路、记忆对象分层、混合检索、状态更新与结构演进。...

AI Agent 的长期记忆难点不只在检索，而在缺少结构。本文分析为何 KV 与 chunk 不足以支撑长期推理，并引出 HyperMem 的结构化记忆思路。...

AI Agent 并非“记不住”，而是缺少完整的记忆系统。本文提出 Memory OS 概念，将长期记忆拆解为写入、结构化、状态管理与重建四层能力，强调从“存历史”转向“重...

AI Agent 的长期记忆多为 RAG 检索，缺乏结构与状态管理，导致跨时间场景易出错。核心问题不在“存储”，而在能否重建当前有效状态，Memory Engineerin...

这篇文章不再停留在 Harness Engineering 的概念解释，而是聚焦 Agent 进入生产环境后的真实落地：如何补齐上下文、约束、评测、观测与熵治理这套控制系统...

这篇文章并不是对现有 RAG 评估方法的系统性综述，而是基于多个真实项目中逐步形成的一套工程化经验总结。 它不追求形式上的完整，而更强调：在实际工程环境中，这些评估方法是否...

面对海量“相关”结果，生产级RAG如何精准筛选可用Chunk？本文解密WeKnora源码，揭示其统一多路召回、智能重排与降级策略，直击检索效能核心。...

WeKnora 是腾讯开源的一套生产级 RAG 框架，解决真实业务场景下“文档复杂、类型多样、规模可控但质量要求极高”的知识增强问题。本文将聚焦 WeKnora 的文档接入...

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...

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...

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...

本指南系统梳理了 RAG 场景下表格解析的完整最佳实践，重点解决 OCR 导致的表格结构丢失、标题误识、表头缺失及语义难以还原等核心问题。...

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。...

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（...

RAGFlow 的召回模块并非简单的向量检索，而是集成了 **参数解析 → 模型一致性校验 → 查询增强 → 混合召回 → 动态重排序 → 阈值过滤与分页** 的完整闭环。...

在 RAGFlow 的文档解析体系中，PPT 文件的解析流程相对独特。它不仅要提取页面中的文字、表格内容，还需要生成每一页的缩略图，保证多模态检索场景下的语义对齐。...

书籍文件往往篇幅巨大、结构复杂，不同章节、目录、致谢等混杂在同一文档中。RAGFlow 通过自动识别版面结构、过滤非正文、并结合视觉模型生成图片摘要，实现对长文档的精准切分...

Gamma 从被质疑到年收入超1亿美元，创始人Grant Lee分享反常识增长法则：聚焦前30秒体验和真实口碑传播。...

论文类文档是 RAG 应用中最具挑战性的解析类型之一。 与普通 pdf 或 ppt 不同的是，paper 通常包含复杂的版面结构：摘要、公式、表格、参考文献等，且跨且跨页、...

未来的上下文工程将不再是“让 AI 记住上下文”，而是让 AI 理解并共创上下文。 而真正的智能，不是拥有记忆，而是知道——什么值得被记住。...