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：AI大模型
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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
Forge推理API和Nous Chat哪个更好用？2026年最新AI推理平台实测对比
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Nous Research发布Forge推理API测试版与Nous Chat平台，采用蒙特卡洛树搜索、代码链及混合智能体技术优化Hermes 70B模型，使其在推理基准测试中具备与更大规模模型竞争的能力。AI大模型2026/3/31
大型语言模型（LLM）的工作原理是什么？2026年最新技术解析与应用前景
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本指南全面解析大型语言模型（LLM），涵盖定义、重要性、工作原理、应用、训练方法、未来前景及AWS支持方案，帮助技术专业人士深入理解基于Transformer的神经网络、参数规模扩展及多领域实际部署。AI大模型2026/3/31
LLM API调用中Token化和解码参数如何影响RAG与Agent工作流性能？
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本文解析LLM API调用的核心工程概念，聚焦Token化、上下文窗口管理与解码参数（温度、Top-p、Top-k），为优化性能、控制成本及规避生产环境常见陷阱提供实用指导，尤其适用于RAG与Agent工作流等复杂架构。AI大模型2026/3/31
DeepSeek是什么？2026年国产开源大模型破局者深度分析
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DeepSeek是深度求索公司开发的一系列开源大语言模型，在2023年中国AI领域的“百模大战”中脱颖而出。其核心优势在于完全开源、免费商用，并凭借卓越性能、极高效率和强大的长上下文支持（如128K窗口）成为开发者社区的现象级产品。模型家族包括通用对话、代码生成和数学推理等系列，特别是采用混合专家架构的DeepSeek-V2，在性能与成本间取得了良好平衡。DeepSeek通过降低先进AI技术的使用门槛，不仅为开发者提供了高效工具，也推动了行业向更开放协作的方向发展。AI 搜索观察2026/3/30
GLM-5是什么？智谱AI旗舰Agent基座模型深度解析
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GLM-5 is Zhipu AI's flagship base model designed for Agentic Engineering, achieving state-of-the-art (SOTA) performance in open-source coding and agent capabilities. It excels in complex system engineering and long-range agent tasks, with real-world programming experience comparable to Claude Opus 4.5, making it an ideal foundation for general-purpose agent assistants.
原文翻译：
GLM-5是智谱AI面向Agentic Engineering打造的旗舰基座模型，在开源Coding与Agent能力上取得SOTA表现。擅长复杂系统工程与长程Agent任务，真实编程场景使用体感逼近Claude Opus 4.5，是通用Agent助手的理想基座。AI 搜索观察2026/3/30
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