如何为多仓库代码库部署OpenViking语义检索系统？
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本教程全面介绍如何部署OpenViking语义检索系统，该系统专为多仓库代码库设计，可帮助AI助手跨分布式代码回答复杂查询，提升准确率并降低成本。实验与实测2026/4/1
标签：结构化数据
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共 344 篇
RAG系统如何优化文档处理和向量检索？（附IBM Docling与重排序模型实战）
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This technical guide explores advanced optimization techniques for RAG (Retrieval-Augmented Generation) systems, focusing on document processing with IBM's Docling, efficient vector similarity calculations using dot product over cosine similarity, and implementing re-ranking models to improve retrieval accuracy. The article demonstrates practical implementation with code examples and discusses transitioning to enterprise-scale solutions like Vertex AI's RAG Engine.
原文翻译：
本技术指南探讨了RAG（检索增强生成）系统的高级优化技术，重点介绍了使用IBM的Docling进行文档处理、使用点积代替余弦相似度进行高效向量相似度计算，以及实现重排序模型以提高检索准确性。文章通过代码示例展示了实际实现，并讨论了向企业级解决方案（如Vertex AI的RAG引擎）的过渡。实验与实测2026/4/1
KAG框架如何实现多跳推理？2026年垂直知识库解决方案
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KAG is a logical reasoning and Q&A framework based on OpenSPG engine and large language models, designed to build solutions for vertical domain knowledge bases. It overcomes traditional RAG limitations and supports multi-hop reasoning.
原文翻译：
KAG是基于OpenSPG引擎和大语言模型的逻辑推理与问答框架，用于构建垂直领域知识库的解决方案。它克服了传统RAG的局限性，支持多跳推理。实验与实测2026/3/30
Gemini国内如何使用？2026年免翻墙访问与实战指南
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本文提供2026年国内用户访问谷歌Gemini模型（尤其Gemini 3 Pro）的实用指南，通过n.myliang.cn等平台突破地域限制，涵盖多模态任务、AI办公、编程及SEO优化等应用场景。AI 搜索观察2026/3/30
AI搜索优化是什么？2026年B2B转化率提升12倍指南
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AI search optimization (AI SEO) is the practice of structuring content to be cited by AI systems like ChatGPT and Google AI Overviews when answering user queries, offering B2B companies 12x higher conversion rates than traditional search by appearing in direct AI-generated answers rather than just search result lists.
原文翻译：
AI搜索优化（AI SEO）是通过结构化内容，使其在ChatGPT、Google AI概述等AI系统回答用户问题时被引用的实践。与传统搜索相比，AI搜索为B2B公司带来12倍更高的转化率，因为它让品牌直接出现在AI生成的答案中，而不仅仅是搜索结果列表里。AI大模型2026/3/24
知识图谱如何革新搜索？Google智能搜索核心解析
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Google's Knowledge Graph revolutionizes search by understanding real-world entities and their relationships, moving beyond keyword matching to provide more intelligent, contextual results.
原文翻译：
Google的知识图谱通过理解现实世界实体及其关系来革新搜索，超越关键词匹配，提供更智能、更具上下文的结果。实验与实测2026/3/22
NASA如何用知识图谱优化经验教训系统？2026年技术解析
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NASA利用Neo4j与机器学习，将原有的经验教训信息系统（LLIS）重构为知识图谱，大幅提升信息检索效率，并节省数百万美元开发成本。实验与实测2026/3/22
让AI读懂你的网站：llms.txt从部署到实测的完整指南
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Llms.txt是一项开放标准协议，为AI提供基于Markdown的结构化网站“地图”与“说明书”，实现高效内容检索，并通过去除HTML/CSS/JS冗余代码，显著降低AI处理成本。工具与标准2026/3/22