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A collection of 191 posts

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PageIndex：将检索视为推理

一个基于推理的树搜索框架如何达到98.7%的准确率——并悄然挑战一个价值22亿美元的传统RAG产业。

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GraphRAG 安装与使用

GraphRAG不是将文档视为独立的部分，而是提取实体和关系，构建知识图谱，将相关细节分组为社区，并在检索信息时使用这些摘要。

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LiteParse：理解布局的PDF解析器

LlamaIndex开源了LlamaParse背后的核心解析引擎LiteParse，与其检测文档结构并将其转换为markdown，它保留了空间布局，让模型自己处理其余的部分。

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为 GraphRAG 准备语料库

为 GraphRAG 准备语料库不仅仅是一个设置任务。这是你决定图将捕获什么、社区将代表什么、搜索模式能找到什么以及你能多容易追溯答案到来源的时候。

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12个NumPy实用小技巧

NumPy现在是ETL、特征工程和机器学习之间的粘合剂。然而大多数工程师仍然使用缓慢的循环来构建流水线…

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ZincSearch轻量全文搜索引擎

完全用Go构建，由Bluge索引库驱动，ZincSearch以显著更低的开销处理全文搜索。

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CopilotKit: 给应用添加AI能力

大多数 AI 集成都过度设计了。即使是最基础的添加 AI 助手教程也充斥着 LangGraph 工作流和 FastAPI 服务器。但你根本不需要这些。

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Paperless-NGX实战文档管理

本文将带你了解用Paperless-ngx构建自动化文档管理系统的整个过程——从我桌上的扫描仪到GitHub上的加密备份——包括你需要自己构建的所有配置文件和脚本。

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Scrapling 简明指南

Scrapling随着网站结构的变化而学习和适应，并且包含隐身工具，可以悄无声息地绕过常见的机器人防御。

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PageIndex：基于推理的RAG

PageIndex用两个步骤取代了整个分块-嵌入-搜索流程：从文档构建层次树，然后让LLM对该树进行推理以找到答案。

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OASIS: LLM驱动的社交模拟框架

OASIS 是一个可扩展且可推广的模拟器，能够在 X（前身为 Twitter）和 Reddit 等平台上编排多达一百万个代理。

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调试Agno代理的上下文

如果无法理解AI代理内部发生的情况，那么性能就毫无意义。这就是 Agno 的调试和上下文管理功能的亮点。

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用 MLX 进行机器学习研究

本文讲述的是实际操作中的情况：MLX 在哪些方面足以用于研究，在哪些方面需要针对其边缘情况进行工程处理，以及我学到的关于将消费级硬件作为严肃实验平台的经验。

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模型利用才是关键！

即使是前沿模型，包裹在深思熟虑的代理中，也只完成少数复杂的端到端任务。与此同时，这些相同的模型在静态基准测试中取得了接近完美的分数。

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Zvec进程内向量数据库

每隔十年左右，就会有人把强大的技术变成一个你可以直接嵌入应用程序中的库。现在，阿里巴巴的通义实验室正在为向量搜索做出同样的赌注。

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VibeManim：用AI生成动画脚本

Manim是一个为创建这种动画风格而构建的Python库，它似乎有一个陡峭的学习曲线才能创建出酷和有趣的东西。直到最近我才再次考虑它：AI能比我做得更好吗？

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7个AI工程必备Python库

本文介绍了7个Python库，它们取代了作者所有AI工程中的样板代码。

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Arize Phoenix：LLM观测框架

一个"智能"系统做出难以检查、更难调试、几乎无法在规模上信任的决策。

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DeepEval：AI代理评估框架

AI系统是概率性的，意味着相同的输入可能产生略有不同的输出。

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开发AI代理必备的8个Python 库

本文介绍8 个使我的自定义代码过时的库。这些不仅仅是流行。它们实用、设计简洁，并以优雅的方式解决真正的代理难题。

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neo4j图驱动的AI代理记忆库

neo4j-agent-memory是一个Neo4j实验室项目，提供基于图形的短期、长期和推理代理记忆。

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基于PageIndex的文档问答

我一直在构建和探索基于 RAG 的 AI 解决方案，并尝试了大多数为改进 RAG 而开发的方法。但传统的 RAG 系统存在局限性。PageIndex 提供了一种不同的方法，并创建了一种不同的文档和文本分块以及检索方式。

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Docling+视觉AI增强

我用我的视觉解析器增强了 Docling，以实现视觉增强的解析和 RAG 分块

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Agent Lightning代理优化框架

Agent Lightning刚刚作为一个开源框架发布，承诺将任何AI代理转变为团队所称的"可优化野兽"——微软声称这几乎不需要代码更改。

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PageIndex vs. 传统RAG

一些人称PageIndex为"RAG杀手"，我花了一周时间将PageIndex与领先的RAG提供商进行基准测试。结果讲述了一个更微妙的故事 —— 并揭示了没有人正在谈论的一个基本局限。