摘要： 检索增强生成（RAG）技术通过结合向量搜索与生成式AI，显著提升了信息检索的准确性和效率，但仍存在局限性。作者提出改进方案RAG-Fusion，通过多查询生成和逆向排名融合（RRF）优化搜索结果，更精准捕捉用户意图。RAG-Fusion能自动纠正查询、处理复杂需求并促进意外发现，但也面临信息过载和伦理挑战。该技术需平衡透明度与用户控制，推动搜索范式向多维理解演进。 （149字）

在大模型这个时期，“私有化部署”以及“个性化问答”成了企业和开发者的关键需求。要是想让AI根据特定的文档（像公司手册、技术文档、学术论文等）来回答问题，并且还担忧数据隐私会被泄漏出去，那检索增强生成（RAG就是最棒的解决办法。本文将带大家从零开始，用LangChain框架整合Qwen3大模型与BGE-M3嵌入模型，手戳一个可本地运行的端到端RAG系统。无需复杂云服务，只需一台带GPU的电脑，就能拥

在大模型这个时期，“私有化部署”以及“个性化问答”成了企业和开发者的关键需求。要是想让AI根据特定的文档（像公司手册、技术文档、学术论文等）来回答问题，并且还担忧数据隐私会被泄漏出去，那检索增强生成（RAG就是最棒的解决办法。本文将带大家从零开始，用LangChain框架整合Qwen3大模型与BGE-M3嵌入模型，手戳一个可本地运行的端到端RAG系统。无需复杂云服务，只需一台带GPU的电脑，就能拥

在大模型这个时期，“私有化部署”以及“个性化问答”成了企业和开发者的关键需求。要是想让AI根据特定的文档（像公司手册、技术文档、学术论文等）来回答问题，并且还担忧数据隐私会被泄漏出去，那检索增强生成（RAG就是最棒的解决办法。本文将带大家从零开始，用LangChain框架整合Qwen3大模型与BGE-M3嵌入模型，手戳一个可本地运行的端到端RAG系统。无需复杂云服务，只需一台带GPU的电脑，就能拥

1正文开始之前，先给我自己打个广告，回到正题。：该模块的主要功能是对Agent的角色进行识别，解决的核心问题是：我的身份是什么？我处于什么位置？我应该执行哪些任务？这一模块适用于各种协同场景，包括人与人、人与智能体、以及智能体之间的协同。：记忆模块负责信息的存储、提取和查询，是智能体知识管理的基础。）：此模块负责根据历史行为和目标来动态规划智能体的未来行动步骤。：该模块负责实施智能体的决策，确保智

1正文开始之前，先给我自己打个广告，回到正题。：该模块的主要功能是对Agent的角色进行识别，解决的核心问题是：我的身份是什么？我处于什么位置？我应该执行哪些任务？这一模块适用于各种协同场景，包括人与人、人与智能体、以及智能体之间的协同。：记忆模块负责信息的存储、提取和查询，是智能体知识管理的基础。）：此模块负责根据历史行为和目标来动态规划智能体的未来行动步骤。：该模块负责实施智能体的决策，确保智

本文介绍了基于LangChain框架实现RAG(检索增强生成)技术的完整流程。首先解释了RAG概念及LangChain特点，然后详细演示了7个步骤：1)环境准备；2)调用DeepSeek API；3)文档加载与分割；4)文本嵌入与向量存储；5)重排优化；6)提示词模板设计；7)构建处理链。文章还提供了大模型学习的四阶段路径：初阶应用(10天)、高阶应用(30天)、模型训练(30天)和商业闭环(20

本文介绍了基于LangChain框架实现RAG(检索增强生成)技术的完整流程。首先解释了RAG概念及LangChain特点，然后详细演示了7个步骤：1)环境准备；2)调用DeepSeek API；3)文档加载与分割；4)文本嵌入与向量存储；5)重排优化；6)提示词模板设计；7)构建处理链。文章还提供了大模型学习的四阶段路径：初阶应用(10天)、高阶应用(30天)、模型训练(30天)和商业闭环(20

本文提出了一种系统性评估临床大模型推理能力的方法，通过构建包含1453例结构化病例的MedR-Bench评估集，将临床任务设计为检查推荐、诊断决策和治疗方案制定三个阶段。研究采用自动化的Reasoning Evaluator结合医生人工核查，从效率、事实正确性和完整性三个维度评估7个代表性推理大模型的表现。结果显示，当前模型在诊断环节表现优异，但在检查推荐和治疗规划方面仍有不足，推理完整性仅70-

本文提出了一种系统性评估临床大模型推理能力的方法，通过构建包含1453例结构化病例的MedR-Bench评估集，将临床任务设计为检查推荐、诊断决策和治疗方案制定三个阶段。研究采用自动化的Reasoning Evaluator结合医生人工核查，从效率、事实正确性和完整性三个维度评估7个代表性推理大模型的表现。结果显示，当前模型在诊断环节表现优异，但在检查推荐和治疗规划方面仍有不足，推理完整性仅70-