​MultiVectorRetriever 是一种通过为同一信息单元生成并利用多个向量表示来提升检索效果的技术。​​ 它通过多角度、多维度地表达文本内容，增强了系统对复杂查询的理解与匹配能力，是构建高效、精准、智能 RAG 系统的重要组成部分。

项目说明​Loader 名称（LangChain）​​​功能​从 PDF 提取文本，支持分页、多元素、OCR，功能强大且灵活​推荐模式​（按页拆分，清晰易用）​输出​List[Document]，含和metadata​适用场景​RAG、文档问答、知识库构建、文档分析等​依赖​langchain，如需 OCR 则🔧。

《ClaudeCode：终端级AI编程助手的技术解析》摘要 Anthropic推出的ClaudeCode是深度集成开发环境的AI编程助手，将Claude系列模型能力融入命令行与IDE工作流。核心特性包括：1) 跨文件编辑与大型代码库理解；2) 终端原生交互与主流IDE插件支持；3) Git集成与工程化任务闭环；4) 安全可控的执行机制。支持自定义扩展与MCP协议对接外部工具链，适配macOS/Li

Google 官方推出的全栈式多智能体开发平台，专为构建、测试、部署基于 Google 生态（如 Gemini、Vertex AI）的智能体系统设计，强调“多智能体协作”的工程化落地（如企业级客服、复杂任务分解）。OpenAI 提供的轻量级多智能体编排工具包，聚焦简化多智能体的协作逻辑（如工具调用、任务交接、安全护栏），支持跨模型（不限于 OpenAI），适合快速开发灵活的智能体组合。AgentS

摘要： 谷歌Gemini3.0Pro作为2025年旗舰多模态模型，在推理、编程、长上下文及智能体任务上表现突出。评测显示其在数学竞赛（AIME2025满分）、多模态理解（MMMU-Pro 81%）和长文档检索（1M上下文77%准确率）领先。真实场景中支持高保真UI开发、跨模态学习辅助及自动化办公。开放通过Gemini应用、GoogleAIStudio及API，但部分功能受地域限制。优势包括前端原型

LangChain 1.0中间件系统为智能体执行流程提供了可插拔的钩子系统，通过预处理、拦截和修改机制增强可控性与可观测性。该系统支持上下文工程、流程控制、安全合规等核心能力，采用顺序和嵌套执行模型，并允许流程跳转。内置中间件涵盖摘要生成、人工干预、隐私保护等生产需求，开发者也可通过装饰器或类方式自定义中间件。最佳实践建议保持单一职责、优先使用内置组件、注意执行顺序，并配合LangGraph运行时

2025年AI编程工具迎来全面升级，主流工具如GitHub Copilot、Cursor等已从代码补全进化到项目级智能辅助，新增多文件编辑、测试生成等功能。新兴AI编程代理（如Devin、Cline）可自主完成代码修改、测试部署等全流程开发。国内工具（通义灵码、CodeGeeX）强化中文支持。免费选项包括Codeium、ReplitAI等。工具选择建议：多语言开发选Copilot，自主编程试Dev

RAG（检索增强生成）技术面试指南 摘要：RAG是一种结合检索模块与生成模型的技术，通过动态检索外部知识库增强大模型的实时性和准确性。文章系统梳理了RAG面试常见问题，包含五大类：1）基础概念，对比RAG与传统生成模型的差异；2）关键技术，解析检索算法（BM25/DPR）与系统架构；3）评估方法，涵盖检索质量、生成准确性和端到端指标；4）应用场景，如企业知识库和医疗问答；5）优化策略，包括数据预处

IVF_FLAT和HNSW是两种主流的大规模向量检索算法，均属于近似最近邻搜索方法。IVF_FLAT通过聚类分桶实现高效检索，在倒排列表中进行暴力搜索，适合平衡速度与精度的场景；HNSW基于多层图结构，通过分层导航快速定位相似向量，召回率高、搜索速度快，适用于高精度要求的任务。两者在内存占用、构建速度和检索效率上各有优势，选择时需综合考虑数据规模、召回需求和响应时间等因素。实际应用中可单独或组合使

DeepSeekMath-V2是DeepSeek-AI于2025年开源的数学推理模型，在IMO、CMO等顶级数学竞赛中达到金牌水平。该模型采用自验证机制，通过验证器-生成器闭环实现过程监督与自动修正，支持推理时计算扩展提升解题能力。在IMO-ProofBench基准测试中，其Basic子集接近99%准确率，Advanced子集达61.9%。模型采用Apache2.0开源许可，适用于高难度数学推理场