常先森

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（add）机制。

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与高质量抽取。

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、双栏、脚注等情况极为常见。

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。