RAG（检索增强生成）结合搜索与大模型生成能力，核心是通过检索获取相关文档作为上下文，再由大模型生成自然语言答案。与传统搜索引擎不同，RAG直接输出答案而非链接列表，具备推理和内容生成能力。搜索质量决定RAG效果上限，常见组合模式包括搜索增强问答、搜索结果总结及搜索体验提升。RAG不是新搜索引擎，而是构建在搜索基础上的智能应用层，需要高质量搜索系统作为支撑。其工程实现需整合搜索、大模型、提示工程等

RAG（检索增强生成）结合搜索与大模型生成能力，核心是通过检索获取相关文档作为上下文，再由大模型生成自然语言答案。与传统搜索引擎不同，RAG直接输出答案而非链接列表，具备推理和内容生成能力。搜索质量决定RAG效果上限，常见组合模式包括搜索增强问答、搜索结果总结及搜索体验提升。RAG不是新搜索引擎，而是构建在搜索基础上的智能应用层，需要高质量搜索系统作为支撑。其工程实现需整合搜索、大模型、提示工程等

DeepMind是AI领域的关键研究引擎，虽不直接面向消费者，却深刻影响着行业发展。其核心贡献包括：1）强化学习（AlphaGo/AlphaZero）开创了AI自主学习范式；2）AlphaFold革命性解决了蛋白质结构预测难题，开创AI+科学新范式；3）在大模型领域提出Chinchilla定律，纠正行业"唯参数论"偏差；4）多模态模型Flamingo奠定视觉语言模型基础架构。D

《多模态AI的界定标准与核心挑战》 摘要： 本文系统梳理了多模态AI的核心概念与判定标准。严格定义多模态需满足三个条件：1)输入/输出涉及≥2种模态；2)不同模态信息在推理中实质融合；3)融合对任务性能有实质贡献。文章区分了多模态任务（理解/检索/生成/交互）、模型（双塔/编解码/多模态LLM/统一生成）与系统的本质差异，指出多模态模型需在内部表示空间实现联合建模。同时揭示了多模态AI面临的四大核

Function Calling = 一次具体调用动作（模型→调用工具）MCP = 工具接入规范（工具→接入模型）Function Calling：模型如何“表达我要调用哪个函数、用什么参数”。MCP：工具如何“被统一规范地暴露给模型发现、连接、调用、管理”。你可以用一句话结束这篇文章：Function Calling 解决的是 “模型如何调用工具”MCP 解决的是 “工具如何成为模型可用的能力资

Embedding 是 AI 理解世界的坐标系统。它不是简单编码，而是在构建一个语义宇宙：你说的话 → 变成坐标意思相近 → 距离更近系统就能“按意义”检索、推荐、理解、推理附：一段最简单的 Embedding + 向量检索伪代码（易读版）# 1) 文档切块# 2) 对每个 chunk 做 embedding# 3) 入库（向量库）# 4) 用户 query → embedding# 5) 向量相

在读研期间，把。