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本地 RAG 不是只能二选一：用 embeddinggemma.c 把向量维度、接口兼容与硬件后端拆开

把检索增强生成（RAG）放到本地，最容易先被聊天模型吸走注意力；但真正决定检索链路延迟、索引体积和迁移成本的，往往是 embedding 服务。常见做法要么把一个通用推理框架常驻起来，要么把向量生成散...

2026年7月25日 tinyash

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Gemini API File Search 多模态更新：用图片+文本构建可验证的 RAG 系统

title: “Gemini API File Search 多模态更新：用图片+文本构建可验证的 RAG 系统” slug: gemini-api-file-search-m...

2026年6月7日 tinyash

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SynapCores 实战指南：用数据库即记忆的轻量架构，30 分钟搭建一个 AI 客服代理

构建一个有长期记忆的 AI Agent，传统方案需要拼装向量数据库、图数据库、缓存层、LLM 和 LangChain 等框架——组件多、依赖重、调试难。今天介绍的 SynapCores Agent 提...

2026年5月31日 tinyash

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RAG技术详解：融合检索与生成的AI大模型

随着大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域的应用日益广泛，人们逐渐发现，它们在处理特定领域或时效性较强的信息时仍存在诸多局限性。为了解决这些问题，研究者提出了RAG（Retrieval-Au...

2024年11月7日 tinyash

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