知识图谱构建全流程拆解：从实体识别到 Neo4j 落地
知识图谱用节点和边把现实世界的实体与关系组织成机器可读的网络，是搜索引擎、问答和推荐系统的关键基础设施。本文系统梳理了知识图谱的定义、数据获取与清洗、实体识别、RDF/OWL/属性图等表示方法，并给出基于Neo4j和PyTorch的构建代码示例。
语义检索拆开看：从Bi-Encoder粗排到Cross-Encoder精排的实战路径
语义检索通过将文本编码为向量并按语义相似度匹配，能理解查询意图并处理多义词和同义表达，但需要模型编码和向量存储开销。实际系统常采用两阶段架构：先用Bi-Encoder粗排，再用Cross-Encoder精排，并依赖向量数据库实现规模化。本文从原理到代码实战，带你搭建一个智能知识库语义检索系统。
语义搜索到底怎么理解“孟字去掉子”？本体、知识库与嵌入模型拆解
语义搜索通过理解查询意图而非字面匹配来返回结果，其核心依赖本体与知识库进行推理。随着多模态嵌入模型的发展，文本、图像等跨模态语义搜索的技术门槛正在降低，并已进入OneDrive、MagicOS等实际产品。
TPU v5e 与 v6e 实测：Gemma 4 推理吞吐量对比与量化收益
本文是“Inference on Google Cloud”演讲的配套文章，详细介绍了如何在Cloud TPU v5e和v6e上通过vLLM部署Gemma 4模型，并对比了不同硬件（包括NVIDIA L4、Blackwell、AMD MI300X和AWS Inferentia）的性能。文章通过实际测试展示了量化（int8）和4位嵌入表对吞吐量的提升，并提供了从环境准备到长上下文处理的完整步骤。
Mistral Agentic Search 实测：多步检索让准确率从 26.7% 跳到 86%
Mistral 在2026年8月20日发布了 Agentic Search，它给模型提供了 search、open、navigate、read、grep 五个类似文件系统的工具，让模型通过多步检索循环来查找、定位和验证信息。在 FinanceBench 金融问答基准上，准确率从26.7%提升到86%，p90延迟最高下降39.6%。
把检索从主模型手里拆出来：Search Agent 让超大型仓库省下三成 Token
这篇文章分析了传统AI编程助手在代码检索上的瓶颈，提出将检索任务交给独立的Search Agent处理。通过职责解耦、多路混合检索和并行迭代，该方案在大型代码仓库中能显著降低主模型Token消耗（最高30.46%），同时提升任务完成质量。
品牌在AI答案里只活30%：GEO正在改写搜索规则
生成引擎优化（GEO）是让品牌在ChatGPT、Google AI、Perplexity等AI搜索答案中出现的实践。与传统SEO竞争排名不同，GEO竞争的是被AI答案收录。本文解释GEO概念、与SEO的区别，并提供从快速技术调整到中期品牌建设的策略，帮助提升AI品牌可见性。
RAG 不够用之后：用 Tech Graph 给 AI 代码协作补上全局地图
这篇文章对比了RAG和Agentic Search在代码协作中的优劣：RAG像资料问答，面对高频变更的代码容易索引滞后、语义碎片化；Agentic Search像人类查代码，能实时对齐事实但缺少全局共识。作者提出用静态且可验证的架构事实源（Tech Graph）来收敛入口、契约、失败路径和运行观测，与动态探索层互补，形成可接手、可追踪、可排障的低幻觉协作闭环。
80%的工作量不在提示词：企业部署AI Agent真正卡在哪
代理式AI（Agentic AI）是能够自主感知、推理和行动的AI系统，正在金融、零售等行业加速落地。但企业实施时面临数据工程、治理和集成等挑战，需制定战略并评估风险。
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