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6 篇文章

tech 📚 RAG 系統架構

概念解析 2026年7月13日

RAG 五階段：從流水線到會思考的檢索，以及我站上那個 Naive RAG

RAG 這兩年從『線性流水線』演化到『循環推理』，可以用五階段梳理：Naive、Advanced、Modular、Graph、Agentic。分水嶺是控制權從管線移交給 Agent，範式從 System 1 進到 System 2。回頭看 engineer-news 這個站的實作，其實還卡在 Naive RAG 邊界——這篇順便把它的下一步應該補什麼寫清楚。

#ai #llm #rag #graph-rag #agentic-rag #system-design #cloudflare

tech 📚 RAG 系統架構

深度解析 2026年7月13日

想蓋一個能用的 RAG：InfiniFlow 2024 年度總結給我的 5 個 infra 功課

上一篇拉高看 RAG 五階段全景，這篇拉近看實際想蓋一個 RAG 要面對的 5 個 infra 功課：文件入口解析、Chunking 上下文化、三路混合搜尋、Tensor Reranker、GraphRAG 語意鴻溝。每個功課都對照 engineer-news 現況，收尾給出對個人站的優先順序清單。

#ai #llm #rag #chunking #reranker #hybrid-search #cloudflare #system-design

learning 📚 Claude Code 自動化指南

2026年6月22日

Claude Code 的按需載入 skills/tools 是 RAG 嗎？拆解 agentic retrieval

Agent 按需載入工具，本質就是把 RAG 的『先檢索再注入』套在 tool schema 上，差別只在檢索器從向量相似度換成 LLM 自己的推理。

#ai #llm #ai-agent #rag

tech 📚 RAG 系統架構

2026年5月12日

PageIndex 深度解析：用 LLM 推理取代向量搜尋的 RAG 架構

PageIndex 用階層樹索引 + LLM Agent 推理取代向量 DB，在長文件場景（FinanceBench 98.7%）表現亮眼；本站的 Hybrid RAG 則以向量搜尋 + 關鍵字 fallback 在 Cloudflare edge 上跑，取捨完全不同。

#ai #llm #rag #cloudflare

tech

概念解析 2026年5月3日

LLM 能自我修正嗎？Contrastive Decoding 與 inference-time 自我修正技術整理

不靠人類回饋，語言模型能不能自己發現並修正錯誤？主流做法是 contrastive decoding：刻意製造一個一定會答錯的狀態，把正常輸出與錯誤輸出相減，把生成結果往遠離錯誤的方向推——不動模型參數，只在 inference 階段套用。

#ai #llm #inference #decoding #contrastive-decoding #rag #machine-learning

learning 📚 RAG 系統架構

深度解析 2026年5月1日

超越 RAG：Andrej Karpathy 的 LLM Wiki 模式深度解析

LLM Wiki 不是查詢工具，是讓知識隨時間複利成長的架構——LLM 主動建構並維護一個 markdown 知識庫，而非每次查詢都重新從原始文件撈取。

#ai #llm #rag #knowledge-management