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RAG 进阶:从 Naive RAG 到 Agentic RAG 的 16 种方案对比

如果你的项目已经在用 RAG,大概率会有这种体验:最基础的”向量检索 + LLM 生成”能跑,但准确率不够高——用户问个稍微复杂的问题,系统要么检索不到相关内容,要么检索到了但 LLM 没正确理解。怎么办?改 embedding?改 prompt?改 chunk size? 这些”打补丁”的做法只能缓解表面问题。要真正提升 RAG 的能力,你需要从架…

RAG 实战:从零搭建企业私有知识库

如果你是产品经理、运营、技术支持,大概率有过这种痛点:公司内部文档散落在 Confluence、飞书、Notion、Google Drive、邮件附件里,新人问个问题,要么翻半天找不到答案,要么找到的答案是过时版本。如果能让 AI 直接基于公司内部知识回答问题,效率会大幅提升。 RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成),正是解决这个问题的核心技术。202…

lfnovo/open-notebook:开源版 NotebookLM 替代品,18+ 模型 + 1-4 说话人播客 + 完全自托管,你的研究数据你说了算

lfnovo/open-notebook 是当下最完整的开源 NotebookLM 替代品,GitHub 上 35,300+ stars。它的目标很明确:把 Google 那个需要付费订阅、数据上传到 Google 云、只能用 Google 自家模型的 NotebookLM,替换成一个完全自托管、可选 18+ LLM 供应商、支持 1-4 说话人高级播客生成、所有数据本地存储的开源方案。 它的功能…