● 如何构建一个更“好”的知识库？

📌 一句话摘要 本文从评估标准、索引与查询流程、切分策略到前沿架构，系统性地拆解了构建高质量 RAG 知识库的垂直技术原理与工程实践。 📝 详细摘要 文章首先界定知识库作为 Agent 外部记忆系统的角色，并引入 RAGAS 框架从检索相关性、生成忠实度及答案相关性维度建立评估标准。随后详细拆解

● 复旦可信具身智能研究院&上海交大：给自动驾驶装上可检索的「空间记忆」丨 CVPR 2026

📌 一句话摘要 复旦大学与上海交大团队提出检索增强自动驾驶范式，通过检索当前位置的街景图、卫星图等历史地理信息，为车辆提供类似人类的空间记忆，在静态道路结构感知任务上取得显著提升。 📝 详细摘要 本文报道了复旦大学可信具身智能研究院与上海交大团队在 CVPR 2026 上发表的研究《Spatia

● RAG 全链路技术详解

📌 一句话摘要 本文从实战角度系统拆解了 RAG 全链路核心技术，涵盖文档加载、智能切分、索引构建、检索优化、生成调优、Graph RAG 进阶及 Ragas 自动化评估体系，强调可测、可调、可信赖的工程化实践。 📝 详细摘要 本文由淘天集团品牌行业架构团队撰写，旨在解决 Agent 开发中 R

● Shopee 一面：你使用 RAG 给大模型一个输入，系统是怎样的工作流程？

📌 一句话摘要 本文以面试问答形式，系统拆解了 RAG 系统在线工作流程的六个核心步骤，从 Query 预处理到溯源生成，详细解释了每个环节的技术原理和工程细节。 📝 详细摘要 文章以 Shopee 面试场景切入，指出仅回答「检索 + 生成」的不足，随后详细拆解了 RAG 在线流程的六个步骤。第

● 准确率从 60%到 94%：构建 RAG 系统的核心策略（2026 最新版）

📌 一句话摘要 本文系统性地介绍了 11 种先进的 RAG 策略，通过组合应用可将系统准确率从 60% 提升至 94%，并提供了具体的实施路线图和实际案例。 📝 详细摘要 文章从作者构建朴素 RAG 系统时遇到的低准确率问题出发，深入剖析了传统 RAG 的根本缺陷。随后，文章将 11 种提升 R