Chaiys同学围绕高考信息查询智能助手业务场景，采用AgentScope框架进行多智能体协作的验证。本文基于同样的业务场景和案例，采用LangGraph框架进行对比实践和验证，以便更深入地理解。

本文系统梳理了RAG技术的28个高频面试问题，涵盖从基础认知、常见问题、高级机制到优化策略等完整知识体系。文章详细解释了RAG的工作原理、常见问题解决方案及未来发展方向，帮助AI开发者全面掌握检索增强生成技术，从容应对面试挑战，提升大模型应用能力。

“AI+”已成为继“软件+”“互联网+”之后，最重要的新质生产力，是今后十年内技术创新和产业升级的核心驱动力。AI大模型技术将重塑千行百业，如何尽快、尽好地将应用大模型技术创造新的核心能力和新的运营服务优势，是所有企业共同面对的机遇和挑战。

微调与RAG是大模型落地的两条核心技术路线。微调通过修改模型参数让模型"内化"专业知识，适合知识稳定场景；RAG通过外部检索让模型"借助"知识，适合知识动态变化场景。微调成本高但稳定，RAG灵活但依赖检索质量。未来趋势是"轻微调+智能RAG"的混合架构，RAG解决"知道什么"，微调解决"怎么说"，两者融合是通往真正智能应用的"黄金组合"。

一直以来，大模型LLM Agent的体验者应该都遇到过这样的问题，同一个模型在不同的脚手架里表现差异非常大，在Claude Code里流畅丝滑，但在Roo Code里就用不了；Agent/Tool Use榜单刷的很高，但是实战下来模型在真实场景中的可用性却非常差。我们在M2立项初期，考虑的最重要的问题之一就是，我们如何做一个真正的、用户真正用起来舒服的模型。

7月17日，OpenAI 重磅发布了 ChatGPT Agent。ChatGPT Agent 的核心是一个统一的智能体系统。**它融合了** **ChatGPT、Deep Research、Operator** **三大技术突破的优势**：Operator 与网站交互的能力，Deep Research 整合信息的技巧，以及 ChatGPT 智能对话优势。

首先，撰写这篇综述论文的初衷是想证明在这个大模型的时代，知识图谱仍然有很多研究和应用的价值，同时希望为相关领域的研究人员提供一定的参考和启发。本综述从任务导向的角度将知识图谱推理分为**静态单步推理**、**静态多步推理**、**动态推理**、**多模态推理**、**小样本推理**和**归纳式推理**六类，并从六类基本推理任务出发介绍理论方法、知识图谱推理的下游应用以及当前更具挑战的推理任务，包括

该论文提出名为UniECS的统一多模态电商搜索框架，旨在解决当前电商多模态检索系统针对固定模态配对任务优化、缺乏综合评估基准的问题。框架核心包括：创新的门控多模态编码器，通过自适应融合机制整合视觉与文本表征并处理模态缺失情况；综合训练策略，结合跨模态对齐损失（CMAL）、凝聚式局部对齐损失（CLAL）、模态内对比损失（IMCL）及自适应损失加权；还构建了含50K产品对的M-BEER多模态基准数据集

知识图谱是一种强大的信息表达方式，由“实体”（节点）及它们之间的“关系”（边）组成，使我们能够比纯文本更直观地洞察事物之间的关联。

AIcoding越来越卷，工具越接越多，但越用越让我焦虑 —— 特别是某 c....r它总像一个急着表现的新同事，不问全局、就开始动手执行。我发现它：