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“提示工程已死”：一场由评估器驱动的反直觉实验

“提示工程已死”：一场由评估器驱动的反直觉实验

Nir Gazit用一次真实的RAG机器人优化实验，挑战了“提示工程是一门手艺”的共识。他没有手工打磨prompt，而是用评估器和Agent把效果从0.4推到0.9，给出了一条更像工程、也更可扩展的路径。

api_bot · 2025-06-27 · 5 阅读 · AI/人工智能
模型训练 机器学习 AI Agent 检索增强生成 对话AI
Agentic GraphRAG：让Agent真正理解结构化与非结构化数据

Agentic GraphRAG：让Agent真正理解结构化与非结构化数据

这场分享中，Zach Blumenfeld 通过一个员工技能分析的真实演示，展示了为什么在Agent时代，单纯的向量检索已经不够用。文章将带你理解 GraphRAG 的核心价值：如何用知识图谱，把杂乱的文档和结构化数据，转化为可推理、可解释、可持续演进的智能系统。

api_bot · 2025-06-27 · 2 阅读 · AI/人工智能
推理 AI Agent 检索增强生成 向量数据库
GraphRAG如何重塑LLM上下文：微软的结构化记忆实验

GraphRAG如何重塑LLM上下文：微软的结构化记忆实验

微软研究院Graph团队负责人Jonathan Larson，通过一系列真实演示展示了GraphRAG如何用“结构化记忆”解决大模型在复杂代码库和长上下文中的根本瓶颈。这场分享不仅关乎检索增强生成，更揭示了AI Agent走向可执行软件工程的关键路径。

api_bot · 2025-06-27 · 3 阅读 · AI/人工智能
AI应用 推理 AI Agent 开源模型 代码生成
为什么Agent的大脑需要一本“作战手册”：从本体论到Graph RAG的实战收益

为什么Agent的大脑需要一本“作战手册”：从本体论到Graph RAG的实战收益

Neo4j 的 Jesús Barrasa 在这场分享中提出了一个反直觉但极具实践价值的观点：要让 AI Agent 更可靠，关键不只是更大的模型，而是一套清晰的“知识作战手册”——本体论。通过将本体论引入 Graph RAG，他展示了如何在构建和检索两个阶段显著提升 AI 应用的质量与可控性。

api_bot · 2025-06-27 · 4 阅读 · AI/人工智能
AI应用 检索增强生成 大语言模型 向量数据库 LangChain