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LightRAG** 的核心设计思路是：在传统向量召回基础上，**显式引入知识图谱（KG）**，形成“**低层语义块 + 高层图结构**”的**双层检索**，让答案既能对齐语义又能走通逻辑路径。近期它还把多模态接进来了，并提供了开箱即用的 Server/UI/Docker 形态，易于部署集成。

摘要： 上海交通大学与阿里通义联合提出ReMe框架，通过动态程序性记忆优化大语言模型智能体的任务泛化能力。ReMe包含经验获取、重用与精炼三阶段，采用多维度蒸馏、自适应检索和效用评估机制，显著提升模型性能。实验表明，配备ReMe的Qwen3-8B在BFCL-V3和AppWorld基准上超越无记忆的Qwen3-14B模型（Pass@4提升7.29%），验证了“记忆扩展效应”——高效记忆系统可替代模型

文章介绍了Model Context Protocol (MCP)技术，它是一个标准化协议，帮助AI模型突破能力边界，解决时效性、能力边界和数据访问限制等问题。文章详细讲解了MCP的架构设计、Spring AI生态系统中的MCP服务器开发、客户端实现、传输协议选择和工具执行流程，并通过实际示例展示了如何将MCP集成到AI应用中，使AI能够调用外部工具和服务，大大扩展了AI系统的能力边界。

DeepSeek+RAG技术结合深度求索大模型与检索增强生成技术，构建本地知识库系统。DeepSeek提供强大自然语言处理能力，理解生成文本；RAG技术结合信息检索和文本生成，使模型参考外部知识库，提高内容准确性和相关性。这种创新方案为搭建高效智能本地知识库提供了强大技术支持。

本文详细介绍基于PaddleOCR-VL构建多模态RAG系统的完整实现方案，通过集成OCR技术、向量检索和大语言模型，实现对复杂文档的智能解析、语义检索和精准问答。核心特点包括多模态文档解析能力、智能分块策略和精准溯源机制，支持企业文档管理、教育培训和科研学术等多种应用场景，提供完整的项目架构、代码实现和部署指南。

在当今的 AI 应用开发中，我们经常面临多步骤、有状态、需要记忆的复杂场景。传统的线性处理方式已无法满足这些需求，这就催生了 LangGraph 框架的诞生。LangGraph 是一个专门用于构建状态化、多步骤 AI 应用的 Python 库，它基于 Pregel 计算模型，提供了构建复杂 AI 工作流的高级抽象。

摘要：大模型存在幻觉问题和知识断层两大痛点，RAG（检索增强生成）通过先检索外部知识库再生成答案的方式有效解决。文章推荐了和鲸社区@云逸～的LangChain RAG实战项目，该项目结合LangChain框架与Qwen3模型，实现了从数据索引到接口服务的完整RAG问答系统。系统采用三步流程：构建索引（文档向量化）、检索精排（提升结果相关性）、生成回答（降低幻觉）。项目亮点包括Embedding+R

【摘要】本文介绍了如何利用LangGraph框架与Elasticsearch快速构建智能问答系统。通过5个步骤完成部署：1)安装初始化项目；2)配置环境依赖；3)设置模型参数；4)启动服务；5)注入文档并实现问答。系统支持多模态检索、预测后续问题等增强功能，具有开发高效（30分钟搭建）、部署灵活、可扩展性强等特点。同时提供了大模型AI学习路径，分四个阶段从基础应用到商业闭环，帮助开发者掌握前沿AI

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