本文系统讲解RAG优化技术，涵盖文档切分、向量检索、混合检索
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本文系统讲解RAG优化技术，涵盖文档切分、向量检索、混合检索、重排序及GraphRAG等进阶方案，并对比了常见向量数据库选型，适合技术开发者快速建立RAG优化知识框架。AI大模型2026/9/10
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内容面向技术读者，适合作为理解知识图谱及大模型融合技术的入门参考
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这篇文章系统介绍了知识图谱（KG）的基本概念、技术演进、在AI时代的核心价值，以及与向量RAG的对比。文章重点解释了知识图谱如何通过三元组和图结构组织知识，帮助消除大模型幻觉、提供逻辑推理能力，并介绍了医疗、金融、政务等落地场景。内容面向技术读者，适合作为理解知识图谱及大模型融合技术的入门参考。AI大模型2026/9/9
当前版本已更新至 2.0 版，章节目录做了调整，内容更贴近最新实践
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这是一部开源的 AI Agent 技术实战书，围绕核心公式 Agent = LLM + 上下文 + 工具，用 10 章讲透从原理到生产落地的完整路径。全书配有 109 个开源配套实验，支持 15 种语言，可免费下载 PDF/EPUB 或在线阅读。当前版本已更新至 2.0 版，章节目录做了调整，内容更贴近最新实践。AI大模型2026/9/9
这份教程把大模型应用开发拆成从基础到企业级的六阶段，并对每个
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这份教程把大模型应用开发拆成从基础到企业级的六阶段，并对每个阶段给出周期、核心知识、实战项目和验收目标。重点覆盖了提示词工程、RAG、单Agent与多Agent框架，最后还总结了技术栈和避坑经验，适合想系统入行或进阶的开发者。AI大模型2026/9/9
DEV开发者社区编辑团队评选出本周Top 7文章合集
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DEV开发者社区编辑团队评选出本周Top 7文章合集。内容涵盖算法优化、BACnet协议逆向、AI辅助建站、网络原理等主题，为开发者提供了多样化视角和实战经验。AI大模型2026/9/9
本文整理并对比了20多种RAG优化方法，包括标准RAG、Gr
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本文整理并对比了20多种RAG优化方法，包括标准RAG、GraphRAG、Modular RAG、AgenticRAG等，涵盖其核心创新点、优缺点，并展望了多模态融合、动态推理与轻量化部署等未来趋势。AI大模型2026/9/8
别只调提示词：AI搜索优化的技术链路才是关键
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本文系统阐述了AI搜索场景下GEO的核心技术框架与实施路径，覆盖语义理解增强、混合检索、生成调优、分布式架构及多维度评估体系，并结合代码示例和场景案例给出可落地的技术方案，为开发者提供了全面的技术参考与实践指导。GEO技术2026/9/8
反直觉：搞LLM应用开发，AI基础远不如拆解需求重要
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大模型应用开发并不需要深厚的AI和数学背景，核心在于通过提示词工程与模型交互。本文以通俗实例讲解如何用LLM构建联网搜索等应用，并介绍RAG和Agent等进阶方向，帮助普通开发者快速上手。AI大模型2026/9/7
本文全面系统地介绍了知识图谱的核心概念、理论基础、构建流程、
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本文全面系统地介绍了知识图谱的核心概念、理论基础、构建流程、工具选择、优化方法及行业应用。文章从实体、关系等基本要素讲起，对比了知识图谱与传统数据库的差异，并详细说明了构建知识图谱的步骤与技术栈，最后探讨了知识图谱面临的挑战与未来趋势，适合希望系统了解知识图谱的技术人员阅读。AI大模型2026/9/6