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第二代文档智能抽取平台，新 DPT-3 模型系列（Pro/Verity），输出结构从 chunk 升级为带稳定 ID 的 Block，引用精度达行级/词级，API 按返回字符数而非页数计费。
作者 8 个月的实验：只用文件+搜索框做 RAG，效果经常不输完整的向量检索 pipeline，质疑 RAG 流程中哪些环节是真正必要的。
上下文工程超越 Prompt 工程和基础 RAG，教团队如何在正确时间为 Agent 注入正确信息、工具和约束，系统解决检索错误、提示词过期、工具滥用等问题。
多 Agent 管道将向量检索结果直接拼入提示前缀，导致每次推理都丢失缓存复用机会，42 分钟耗尽 600 美元配额。集成 OpenViking 重构检索拓扑后恢复缓存对齐，显著降低令牌开销。
区别于传统 RAG 每次查询重新检索，LLM Wiki 将文档处理分为 Analyze 和 Generate 两阶段，增量更新成本极低，且每个 wiki 页面可回溯原始文档来源。
三者解决不同类别问题：模型不知道用检索；知道但格式不对先优化 prompt 再考虑微调；微调教行为不教事实，注入知识会得到自信地错。
开源RAG政策问答机器人，支持公民用日常语言提问并返回带引用的政策答案，包含英国福利申请等真实场景，附架构解析和可运行代码。
作者多年交付文档密集型数字服务的经验总结，讲解如何构建provider无关的自托管RAG平台，涵盖LangChain集成、生产级注意事项。
指出 2026 年 RAG 应用准确率低的 90% 原因是分块不合理，默认的 RecursiveCharacterTextSplitter 会在关键句子中间截断上下文，导致大模型幻觉，提供了 RAG Text Chunker 可视化工具。
AI 搜索比传统搜索多经历 retrieve→synthesize→cite 三个阶段，内容可被语义相似度而非关键词匹配检索到，理解这个机制才能做有效的 AI SEO。
改 hash seed 或 tokenizer 会导致检索 precision@5 从 0.94 骤降至 0.03，而改 embedding 宽度反而因类型检查直接报错被拦截——真正危险的是看不见的变化。
通过将私密收藏数据（价格、来源）与公开叙事库完全隔离，配合 IPFS 哈希锚定任务需求，从根本上消除 LLM 幻觉问题，已实际支撑 296 枚钱币的博物馆级内容生成。
数据每日自动更新 · 最后同步 2026-09-17 08:49 · 内容由 AI 整理解读，观点仅供参考
