RAG技术与长期记忆的融合实践 OpenAI近期强化了ChatGPT的记忆功能，通过RAG（检索增强生成）技术结合长期记忆系统，使AI既能调用外部知识库，又能记住用户个性化信息。RAG通过检索外部数据解决大模型"幻觉"问题，而长期记忆则采用向量数据库、结构化插槽和自动总结三种方式存储用户历史对话。当前主流方案是混合架构，如mem0的轻量级框架和MemGPT的类人脑记忆系统。二者

本文介绍了使用LangChain的LLMGraphTransformer从文本构建知识图谱的方法。通过将电影数据集转换为文本文档，利用语言模型自动提取实体和关系，生成图结构文档并导入Neo4j数据库。文章详细说明了LLMGraphTransformer的参数配置、数据处理流程和异步转换过程，并展示了生成的节点和关系示例。最后演示了如何通过GraphCypherQAChain实现文本到Cypher查

文章探讨了大语言模型（AI）如何重新定义人类认知和语言边界，借助维特根斯坦的哲学理论进行分析。维特根斯坦早期认为语言是现实的映射，而后期则强调语言的意义在于其使用。AI的发展突破了传统符号主义的限制，通过统计学习和神经网络，AI不仅能够识别语言结构，还能生成新的语义关联，模拟“语言游戏”。然而，AI缺乏人类的具身经验，限制了其在处理感官和情感语言时的表现。随着多模态技术的发展，AI正在融合视觉、听

MCP协议是Anthropic推出的标准化协议，用于规范大型语言模型与外部数据源及工具的交互方式。该协议采用客户端-服务器架构，包含主机、客户端和服务器三个核心组件，支持工具调用、数据访问和提示模板等功能。通过Python SDK可实现项目初始化、服务器部署等操作，使AI模型能够执行复杂任务如数据写入Elasticsearch索引等。MCP协议的推出将推动AI从封闭系统向开放智能代理发展，有望构建

Gemini 3.0带来AI开发革命性升级，在推理深度、多模态理解和智能体构建上实现跨代突破。相比Gemini 2.5，新版本显著简化提示词工程，大幅提升视觉生成质量，在游戏开发、网页设计等场景中展现更专业的设计感和完成度。性能测试显示其在学术推理、编程能力和工具调用等方面全面领先，但预览版稳定性仍有待提升。配套发布的Antigravity IDE构建了从模型到开发工具链的完整生态，标志着AI正从

《UltraRAG：模块化RAG架构的革新实践》摘要 本文介绍了基于MCP协议的UltraRAG框架，旨在解决传统RAG系统在工程实践中暴露的组件耦合、配置分散、调试困难等结构性问题。通过协议化接口、分层架构与配置驱动机制，UltraRAG实现了三大创新：1）采用YAML配置描述完整Pipeline，降低工程复杂度；2）建立标准化的MCP协议实现组件解耦；3）原生支持多模态处理能力。该框架将RAG

阿里通义实验室发布开源智能体系统DeepResearch，专为科研场景设计，能完成从检索到生成完整研究报告的全流程。该系统通过创新的数据合成、增量预训练、监督微调和强化学习四阶段训练方法，在多项高难度任务中取得SOTA成绩。DeepResearch已应用于高德地图智能出行和法律领域案例检索等场景，性能超越国际顶尖模型。团队公开了完整技术方案和开源链接，为智能体研发提供了可复现的方法论。

智能革命的风暴眼：大模型与知识图谱的终极联盟，重塑AI未来格局！©作者|Haoyang来源|神州问学一、背景介绍1. LLM的最新进展以ChatGPT为代表的生成式大模型在“大参数+大数据+大算力”的支持下，使得模型能够学习、理解更多的特征和模式，具备了惊人的自然语言理解能力，在意图识别、推理、语言生成等各个自然语言相关的通用的处理任务中取得了前所未有的成绩。从发展路线来看如图1所示，从早期的Wo

摘要：世界模型是AI理解物理世界的核心技术，从心理学"心智模型"概念发展而来。通过低维表征、动态预测和反事实推理，世界模型让AI具备物理规律认知能力。OpenAI的Sora视频生成系统展示了世界模型的实际应用，虽仍存在物理交互不完善等问题，但已展现出3D空间理解能力。该技术在机器人、自动驾驶和游戏领域有广阔前景，但面临数据质量、物理一致性和计算效率等挑战。与语言模型互补，世界模

摘要： 下一代AI竞争正从模型调优转向"上下文操作系统"设计。本文探讨了AI开发从提示词工程到上下文工程的范式迁移，揭示了构建智能上下文管理系统的四大核心功能：内存管理、任务调度、工具调用和缓存策略。文章指出，单纯增加上下文长度会导致性能衰减，并提出多级记忆系统、动态上下文窗口等解决方案。未来趋势包括RAG与长上下文的协同、记忆精细化治理以及多模态上下文融合。作者强调，AI应用