RAG 2.0 深入解读
本文从RAG 2.0 面临的主要挑战和部分关键技术来展开叙事，还包括了RAG的技术升级和关键技术等。
向量存储vs知识图谱：LLM记忆系统技术选型
本文探讨LLM长期记忆系统的构建难点与解决方案，对比向量检索与知识图谱架构优劣，分析Zep、Mem0、Letta等开源框架，并提供成本优化策略，助力开发者实现高效、可扩展的AI记忆系统。
【微笑讲堂】AI时代的Geo优化：掌握这些技能，让你的内容被智能引擎“偏爱”
大家好，我是微笑老师！本期讲解“Geo都需要掌握哪些技能”。随着AI搜索兴起，GEO（生成式引擎优化）正取代传统SEO，核心在于让内容被AI“读懂、信任、引用”。需掌握四大技能：结构化数据工程、多模态语义对齐、动态知识图谱运维、权威信源建设。从“被找到”到“被引用”，GEO与SEO融合进化，助力内容在AI时代脱颖而出。未来已来，你准备好了吗？
App隐私合规“免费”自动化检测
App隐私合规检测提供了全面的隐私合规检测报告和专家建议，从确保形式合规（隐私政策文本合规性）及实质合规（代码层合规性）的一致性，从个人信息收集、权限使用场景、超范围采集、隐私政策、三方SDK等多个维度帮助企业和开发者提前识别App隐私合规相关风险，规避监管通报、应用下架等重大风险。
25 个值得关注的检索增强生成 (RAG) 模型和框架
大型语言模型（LLM）如GPT-4在自然语言处理（NLP）领域展现了卓越能力，但也存在知识截止、静态知识库和内存限制等局限。检索增强生成（RAG）通过集成检索机制，允许LLM动态访问和整合外部数据源，提高了生成响应的准确性、相关性和时效性。本文深入探讨了25种先进的RAG变体，每种变体都旨在优化检索和生成过程的特定方面，涵盖成本限制、实时交互和多模态数据集成等问题，展示了RAG在提升NLP能力方面的多功能性和潜力。
NLP助力非结构化文本抽取：实体关系提取实战
本文介绍了一套基于微博热帖的中文非结构化文本分析系统，通过爬虫代理采集数据，结合NLP技术实现实体识别、关系抽取及情感分析。核心技术包括爬虫模块、请求配置、页面采集和中文NLP处理，最终将数据结构化并保存为CSV文件或生成图谱。代码示例从基础正则规则到高级深度学习模型（如BERT-BiLSTM-CRF）逐步演进，适合初学者与进阶用户调试与扩展，展现了中文NLP在实际场景中的应用价值。
81_Few-Shot提示：少样本学习的技巧
在大型语言模型（LLM）时代，提示工程（Prompt Engineering）已成为释放模型潜力的关键技能。其中，Few-Shot Prompting作为一种强大的技术，通过提供少量高质量的示例，显著提升模型在复杂任务上的性能。2025年，随着模型规模和能力的持续增长，Few-Shot Prompting技术也在不断演进，从简单的示例提供发展到更加精细化的优化策略。