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  • 01

    LLM Wiki:超越 RAG 的持久化知识积累范式

    大多数人使用 LLM 与文档交互的方式是 RAG:每次查询时从头检索、拼凑答案,没有任何东西被真正"建立起来"。LLM Wiki 提出了一种完全不同的思路:让 LLM 持续维护一个结构化 wiki,把知识积累成可复合的持久工件,并利用 LLM 把维护成本压到接近零。

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  • 04

    MCP 不只是工具调用:重新理解 AI 系统的协议层

    MCP 被反复类比为 AI 世界的 USB-C,但真正值得关注的不是这个比喻本身,而是它试图解决一个更现实的问题:当 AI Agent、AI IDE 和企业系统开始同时接入越来越多工具、数据源和上下文时,如何把这些连接关系从一次性集成变成可组合、可迁移、可治理的协议层。

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  • 05

    TRAG - 基于类型定义的检索增强生成

    TRAG 架构有效弥合了自然语言与结构化数据之间的鸿沟,使得 LLM 可以更轻松地集成到各类应用程序中,助力现有系统的智能化改造,加速推进业务升级。

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