本文摘要为：本文介绍了RAG（检索增强生成）的发展史，从Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG、Graph RAG到Agentic RAG的演变过程。文章详细描述了各个阶段的核心理念、技术突破、应用场景和遗留问题，并探讨了RAG的未来发展趋势。同时，文章还提到了文档处理在RAG系统中的重要性和相关开源项目的应用。最后，文章引发了关于AI自主决策在RAG中的潜在应用和思考。 正文开始： 一、引言 近年来，随着人工智能技术的飞速发展，RAG（检索增强生成）作为一种结合检索和生成技术的方法，在智能问答、搜索引擎等领域得到了广泛应用。本文将带你了解RAG的发展史，从Naive RAG到Agentic RAG的演变过程，探讨RAG技术的核心创新和挑战。 二、Naive RAG 在早期阶段，RAG系统主要依赖于简单的基于关键字的检索技术从静态数据集中获取文档。这些文档用于增强语言模型的生成功能。虽然这种方法简单易实施，适用于涉及基于事实的查询的任务，但在上下文复杂性方面存在局限。 三、Advanced RAG 随着技术的进步，Advanced RAG阶段引入了密集向量搜索和上下文重新排序等技术突破。这使得RAG能够在用户查询和检索到的文档之间实现更好的语义对齐，从而提供更精确的答案。然而，计算开销和可扩展性受限等挑战仍然存在。 四、Modular RAG Modular RAG阶段将RAG系统拆分为可替换的模块，如检索器、生成器和工具接口。这种灵活组装的方式使得RAG能够按需定制，打破了“一刀切”的局面，成为企业落地RAG的主流选择。 五、Graph RAG Graph RAG的出现在RAG发展中具有重要意义。它通过集成基于图的数据结构扩展了传统的检索增强生成系统，利用图形数据中的关系和层次结构来增强多跳推理和上下文丰富。Graph RAG能够轻松处理需要关系理解的任务，尤其在医疗诊断和法律研究等领域有广泛应用。 六、Agentic RAG 最后，我们迎来了RAG的“终极形态”——Agentic RAG。Agentic RAG引入AI自主决策的概念，通过智能代理实现更高级别的交互和决策能力。这一阶段的RAG系统能够自主处理文档、进行实时数据检索，并生成与上下文相关的最新响应，从而实现更高效的智能问答和搜索引擎功能。 七、文档处理的重要性 在RAG系统中，文档处理是一个核心模块。文档处理的好坏会直接影响后续的检索结果和回答生成效果。因此，许多开源项目致力于优化文档处理模块，如微软的Markdown和基于模型的分片处理Agentic Chunking等。 八、结语 RAG作为人工智能领域的一种重要技术，经历了从初级阶段到终极形态的演变过程。未来，随着技术的不断发展，RAG将更加注重AI自主决策的应用，为智能问答、搜索引擎等领域带来更大的突破。 以上就是本文关于RAG的发展史的介绍，希望对你有所帮助。

Django是一个流行的Python框架，其ORM（对象关系映射）简化了数据库交互流程。在处理唯一记录的查询时，推荐优先使用`.get()`方法而非`.first()`。虽然使用`.first()`是一种常见做法，但它会引入不必要的排序操作，可能影响性能。然而，如果查询字段上有索引，这个排序的性能开销通常可以忽略不计。Django的ORM查询可以通过设置来开启SQL日志，便于性能分析和调试。总结来说，对于唯一记录的检索，推荐使用`.get()`方法。

本文介绍了基于Python的Reflex框架，一个使用纯Python构建全栈Web应用的库。该框架简化了Web开发的流程，无需前端技术即可完成Web应用的开发。文章详细描述了Reflex的安装、初始化项目、运行过程，并分享了使用Reflex开发一个图片风格转换demo的初步步骤。通过本文，读者可以了解到Reflex框架的特点和优势，以及如何快速入门使用该框架进行Web开发。

本文主要围绕智能创作中的agent、workflow以及工具接口进行讨论。作者阅读了anthropic的building-effective-agents文章后有所感悟，提出在智能创作中遇到的挑战和改进方向。文章介绍了从用户查询、意图识别到数据检索和合并的流程，以及使用LLM和工具编排的workflow系统。作者认为agent的核心在于聪明的模型和清晰的工具接口定义，同时讨论了如何优化工具的使用和防止错误的设计。最后，作者提到模型返回结果的格式化控制问题，并呼吁读者关注公众号进行讨论。本文关注AI、开源和科技前沿领域。

介绍了一个有趣的命令行工具“the小可爱”，它能在用户输入错误的命令时自动进行修正。文章详细描述了该工具的安装方法，包括在不同操作系统下的安装命令。同时，也介绍了如何设置和使用这个工具，以及如何进行更新和卸载。此外，工具默认自带了160多种规则，并支持自定义规则。关注该工具的公众号可了解更多信息。摘要：这款开源的命令行工具“the小可爱”能够在用户输入错误命令时自动进行修正，提供便捷的使用体验。安装方法简单，设置和使用也非常方便。

本文介绍了一款命令行工具wut，它基于大语言模型（LLM）技术，能够解析终端中的任何内容，包括堆栈跟踪、错误代码、日志信息等，并给出清晰易懂的解释。该工具能够帮助开发者从“代码恐惧”转变为“得心应手”，让命令行错误不再难。安装wut非常简单，只需使用pipx安装wut-cli，并配置LLM提供商的API密钥。使用时，wut必须在tmux或screen会话中运行，可以直接获取上一条命令的输出解释，也可以附带查询语句使用。总之，wut是一款非常实用的命令行工具，能够帮助开发者更好地理解和管理命令行输出。

小琪和小胖尝试使用新的工具nanodjango来简化Django应用开发。nanodjango允许在一个文件中完成整个Django应用，包括模型、视图和管理后台。他们展示了如何使用nanodjango创建计数器应用，并介绍了其支持API、异步视图和管理后台的特性。他们还讨论了如何将nanodjango集成到日常工作中，并展示了其灵活性和扩展性。最后，他们完成了一个小工具，并展示了nanodjango的潜力。文章关键词：python，Django，开源。你这个django正不正宗，怎么看起来像flask？是因为nanodjango简化了Django的某些特性，使其看起来更像flask，但依然保持了Django的核心功能。

摘要： 本文介绍了关于使用fast-graphrag模型处理研报数据的过程中的一系列问题及其解决方法。首先，作者遇到了模型生成结果出乎意料的情况，通过仔细检查代码，发现了参数设置的问题。然后，作者尝试修改代码并简化逻辑，但在执行过程中遇到了并发量过高导致模型服务崩溃的问题。最后，作者通过限制并发数成功解决了问题。文章还提供了相关的代码文件和公众号信息。关键词：python，fast-graphrag，AI，模型服务崩溃，并发限制。

本文介绍了使用langfuse这一工具进行LLM应用的开发监控与优化。Langfuse可实现对LLM应用的实时跟踪、响应时间检测、结果准确性监控和用户交互流畅度反馈等功能。文章详细描述了langfuse的新版本升级内容，包括架构图的变化，如引入Async Worker和Redis提高系统性能，使用Clickhouse和S3/Blob Storage进行数据处理等。同时，文章介绍了如何使用langfuse进行提示词管理、安装SDK、追踪记录以及评估等具体操作。总结部分鼓励读者分享使用langfuse的经验和想法，并欢迎大家关注公众号。该工具为AI开发者和爱好者提供了一个全面的LLM应用开发生态系统，实现监控、测试、优化一步到位。

本文介绍了作者使用腾讯云智能结构化OCR服务的实战体验。文章首先描述了作者的需求背景，即汇总多个理财子公众号发布的理财产品的数据。由于遇到一些识别不准确和费用较高的问题，作者尝试使用腾讯云的智能结构化OCR服务来改进。文章详细介绍了如何使用腾讯云的Python SDK进行OCR识别，包括价格、安装SDK、代码实现、验证和web部署等方面。作者通过实例展示了OCR识别的效果，并分享了使用腾讯云智能结构化OCR服务的体验。整体来看，腾讯云的智能结构化OCR服务使用起来比较简单，能够自动将数据进行结构化处理，相较于传统OCR更具优势。文章还提供了相关的代码和部署指南，并鼓励读者分享对OCR应用的经验和看法。