检索增强生成（RAG）在理论上看似简单：检索相关文档，将其输入大语言模型，获得有据可依的答案。然而，在实践中，系统的成败取决于数十个关键决策。Algolia发布的白皮书全面剖析了构建高效RAG系统的完整技术管线。...

LangChain AI团队在GitHub开源了实验性项目Open Deep Research，这是一个基于LangGraph框架构建的完全开源研究助手。该系统通过规划、收集和撰写结构化Markdown报告，实现了深度主题研究的自动化流程。其核心创新在...

近日，GitHub开源项目Better Agents推出了一款专注于AI智能体开发领域的CLI工具及标准化体系。该工具通过交互式命令行界面，逐步引导开发者选择编程语言、智能体框架、编码助手、大语言模型供应商及API密钥配置，显...

Butter是一项专注于优化大型语言模型（LLM）应用成本与效率的前沿技术解决方案。它通过智能缓存机制识别并重复调用相同的LLM响应，显著降低AI系统的运营成本，同时增强其输出的确定性。该技术与OpenAI等主流聊天补全...

在构建面向Usul AI和企业客户的大规模检索增强生成（RAG）系统过程中，开发者处理了超过1300万页文档的实践经验揭示了关键洞见。初期使用Langchain和LlamaIndex框架虽能快速验证概念，但在实际生产环境中处理海量数...

WebAssembly运行时环境Wasmer近日宣布其边缘计算平台Wasmer Edge已实现对Python的完整支持。通过将Python解释器编译为WebAssembly模块，开发者可直接在边缘节点运行FastAPI、Django和LangChain等主流Python框架而无...

LangChain开发团队近日公布了一项重要研究成果，通过创新方法显著提升了Anthropic公司Claude Code在专业编程领域的表现。实验表明，当面对LangGraph和LangChain等专业库时，传统方法仅提供原始文档访问的效果有限。...

近日，LangChain博客发布了一篇关于深度智能体（Deep Agents）的技术文章，探讨了如何克服当前基于大语言模型（LLM）的智能体在复杂任务规划与执行中的局限性。传统LLM智能体通常采用简单的工具调用循环架构，这种“...