最近对GraphRag系统进行升级和探索了多种框架，包括fast-graphrag和lightrag等，发现框架主要用于演示demo落地使用却复杂，特别是与图数据库的结合。作者基于以前开发的nebula数据库经验，分享如何在这次升级中利用Llama-index和deepseek-v3实现GraphRag的实战经验。文章展示了如何通过提取自媒体文章和百度简介信息构建图结构的过程，并对处理中出现的两个实体关联进行了阐述。最终，文章顺利展示了在真实场景下如何使用这些技术实现的关联关系提取。

文章摘要：本文介绍了RAG（检索增强生成）技术的演进历程，从最初的Naive RAG到Advanced RAG、Modular RAG、Graph RAG以及最后的Agentic RAG。文章详细描述了每种形态的特点、技术突破、应用场景和局限性，并提到了文档处理在RAG系统中的重要性和相关开源项目的应用。最后，文章探讨了RAG技术的实用化和落地应用的前景，以及AI自主决策在RAG未来发展中的重要作用。 关键词：RAG、科技前沿、AI答非所问、知识库、发展历程 一、引言 近年来，人工智能技术在自然语言处理领域取得了显著进展，其中RAG（检索增强生成）技术备受关注。RAG通过集成实时数据检索来增强大型语言模型（LLM），以提供与上下文相关的最新响应。本文旨在带您了解RAG技术的发展历程，从最初的Naive RAG到Agentic RAG，探究RAG的进化历程和实用化前景。 二、RAG的初步形态：Naive RAG Naive RAG是RAG技术的初步形态，基础但功能相对简单。它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，然后利用这些文档增强语言模型的生成功能。虽然Naive RAG存在局限性，如缺乏上下文感知、碎片化输出和可扩展性问题，但它为集成检索与生成提供了关键的概念验证，为更复杂的范式奠定了基础。 三、RAG的进阶形态：Advanced RAG Advanced RAG是RAG技术的重要进步，实现了密集向量搜索和上下文重新排序等技术突破。它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，从而提供更精准的答案。然而，Advanced RAG仍然面临计算开销和可扩展性受限等挑战，尤其是在处理大型数据集或多步骤查询时。 四、RAG的模块化发展：Modular RAG Modular RAG是RAG技术的重要发展方向，它将RAG系统拆分为可替换的模块，如检索器、生成器和工具接口，按需定制。这种灵活性使得Modular RAG能够适应不同的用例，提高了系统的可配置性和适应性。Modular RAG的出现打破了“一刀切”的解决方案，成为企业落地RAG的主流选择。 五、RAG的关系化拓展：Graph RAG Graph RAG是RAG技术的关系化拓展，通过集成基于图的数据结构来扩展传统的检索增强生成系统。它能够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性，实现更丰富、更准确的生成输出。然而，Graph RAG也面临着可扩展性、数据依赖性和集成复杂性的挑战。 六、RAG的终极形态：Agentic RAG Agentic RAG作为RAG技术的终极形态，追求AI自主决策的能力。它通过智能代理技术实现AI系统的自主决策能力，能够自主处理复杂任务、自适应调整参数和自主优化性能。Agentic RAG的出现将带来RAG技术的重大突破，为实现真正的智能化应用提供支持。 七、文档处理在RAG系统中的重要性和相关开源项目应用 在RAG系统中，文档处理是一个核心模块，其质量直接影响后续的检索结果和回答生成效果。为了提升文档处理的效果，出现了许多开源项目，如微软的Markdown和基于模型的分片处理Agentic Chunking等。这些项目为RAG系统的文档处理提供了有效的工具和方法。 八、结论与展望 RAG技术作为自然语言处理领域的重要突破，经历了从Naive RAG到Agentic RAG的演进历程。未来，随着技术的不断发展，RAG系统将更加实用化、智能化和自主化。我们将继续关注RAG技术的发展，期待它在各个领域带来更大的突破和创新。

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。对于查询唯一记录，推荐使用.get()而不是.first()，因为.first()会引入不必要的排序操作，可能影响性能。然而，如果查询字段有索引，排序的性能开销通常可以忽略。Django的ORM允许开发者使用Python代码操作数据库，无需编写复杂的SQL语句。在settings.py中可设置开启ORM查询时的SQL日志，以便性能分析和调试。性能分析方面，因为id是主键，两种查询都会通过索引定位目标记录，性能相近；同时，数据库通常会优化排序操作，不会增加额外性能开销。总之，对于唯一对象的检索，推荐使用.get()而不是.first()，除非查询字段有索引，此时排序的性能开销可忽略。

本文介绍了基于Python的Reflex框架，一个全栈web应用开发库，允许开发者使用Python构建前端和后端。文章详细描述了Reflex的安装、初始化项目、运行过程，并分享了代码示例。此外，文章还提到了Reflex的优势，如纯Python开发、简单易用、快速开发等。最后，文章预告了下一部分将基于Reflex及一些模型API实现一个简单的图片风格转换demo。

本文作者阅读了anthropic的"building-effective-agents"文章后产生了一些想法。文章主要讨论了智能创作、workflow和agent相关的内容。作者介绍了自己的工作流程，包括使用预定义代码路径编排LLM和工具的系统，以及尝试使用agent进行智能创作。作者强调了工具接口定义清晰的重要性，并讨论了如何优化工具的使用，包括为模型提供准确的提示词和进行防错设计。同时，作者还提到了模型返回结果格式化控制的问题。本文关注智能创作领域的AI工具和流程优化方面，涉及到开源技术和科技前沿的研究。

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修正。安装方法简单，支持多种操作系统。使用时要将其添加到启动文件中以使其在每次打开终端时都可用。该工具带有默认规则，也可以自定义规则。使用简单，只需输入特定的词（默认是“小可爱”）即可尝试修正命令，也可以设置自动执行或多次尝试。该工具默认自带多种规则并允许自定义规则，用户可根据需要自行了解和使用。摘要：介绍了一款开源的命令行工具“the小可爱”，它能够在用户输入错误的命令时自动尝试修正，提供便捷的使用体验。安装简单，支持多种系统，并可自定义规则和别名。使用便捷，用户只需输入特定词汇即可获得帮助，也可以选择自动执行或多次尝试。

本文主要介绍了一款名为“wut”的命令行工具，它基于大语言模型（LLM）技术，能够帮助用户理解上一个命令的输出结果。wut能够解析终端中的任何内容，包括堆栈跟踪、错误代码和日志信息等，并以清晰易懂的方式解释给用户使用。文章还介绍了wut的安装指南、使用方法和总结。这款工具旨在解决命令行错误理解的问题，让用户从“代码恐惧”到“得心应手”。

在一个平凡的工作日下午，小琪尝试了一个新工具nanodjango，这个工具让开发者可以在一个文件中完成整个Django应用的开发。小琪展示了如何使用nanodjango创建一个计数器应用，并演示了它的API支持和管理后台功能。小胖对小琪展示的nanodjango的功能感到好奇，并询问了关于异步请求、数据库迁移等问题。小琪解答了小胖的疑问，并解释了为何建议使用app.ninja来访问额外的功能而不是直接导入Django Ninja模块的原因。两人讨论了如何应用nanodjango到实际项目中，以及将其扩展为完整的Django项目的可能性。结尾处介绍了nanodjango的一些特点和用途。本文关键词为python、Django、开源、你这个django正不正宗怎么看起来像flask。

摘要： 本文描述了初试牛刀使用fast-graphrag模型处理研报数据时的遭遇与解决方法。小胖在按照官方example调整模型参数并运行代码后，发现生成的数据文件出乎意料地小，并且只有最后一篇研报的数据。经过仔细检查，他发现是参数设置中的并发问题导致了问题。在发现问题后，小胖迅速调整并发限制并优化了代码逻辑，最终成功解决了所有问题。文章还提到了使用fast-graphrag模型时的并发限制挑战以及如何限制并发数以确保服务稳定运行。同时，小胖成功解决问题后的喜悦和满足感也得以体现。欢迎关注公众号获取相关代码及文件。

本文介绍了使用langfuse工具在开发基于检索增强生成（RAG）模型应用时的监控追踪方法。文章详细描述了langfuse的功能，包括LLM可观测性、提示管理、LLM评估、数据集管理等。文章还介绍了langfuse最近的v3.0.0大版本升级，包括新功能和架构变化。通过langfuse的云服务，用户可以方便地追踪每个步骤的响应时间、结果准确性以及用户交互的流畅度，并进行模型应用的优化。同时，langfuse还提供了提示词管理功能，支持变量和配置设置。文章最后总结了langfuse的重要性和使用经验分享，并欢迎读者关注和交流。关键词：python、AI、开源、好玩的项目、科技前沿、LLM应用监控、测试、优化。