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很多 RAG 系统的问题不在生成模型，而在检索入口：文本、截图、录音和视频各自存放，Agent 想回答“那次会议里提到的架构图在哪里”，往往只能先把所有资料转成文字。Google DeepMind 发...
你有没有过这种时刻：上周看过的一篇技术文章、昨天随手记下的一句话、某个播客里的一个观点，想找的时候却完全想不起来在哪。知识散落在浏览器的书签、微信和 Telegram 的聊天记录、下载目录里的 PDF...
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...
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...
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...
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...
