适用版本：【DWS 9.1.1.200（及以上）】在信息爆炸的时代，行业调研报告的生成正面临数据规模庞大、信息碎片化、人工处理效率低等多重挑战。检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented...

面向 Live Data / 实时增量计算 场景，支持用同一套 pipeline 将数据接入、解析、更新与下游应用联动，适配构建可长期运行的实时数据管线与 RAG 工作流，具备完善的工程化能力与生态扩展性，适合在生产环境中持续处理不断变化的文档与数据源。，实现文本与版面结构的高效识别与标准化输出，并在文档更新时自动触发解析与结果同步，使实时数据链路中的索引与 RAG...

依托文档转换、检索增强、索引构建、模型推理、多数据源连接器等核心能力，Haystack 大幅降低了构建高可靠性 AI 系统的技术门槛，使从独立开发者到大型组织都能够以更可控、可扩展的方式使用大模型，并通过其统一的组件化能力体系，为 AI 应用带来更加稳定、透明、可治理的生产级执行路径。截至2026年2月，输出的 Document 格式数据不仅包含解析后的文本内容，还可保留文件路径、页码等...

我们探索出的双RAG架构，其价值核心并非追求极致的简单或敏捷，而是它既能像资深的一线研发一样，深度理解业务及代码变更的具体语境与潜在影响，又能像严谨的架构师一样，严格遵循成文的规范与最佳实践。通过结构化的协同机制，系统将两种不同质、不同源的知识（深度的代码语义与精准的评审规则）进行融合，实现了 “1+1 > 2”...

Your RAG prototype works great with 1,000 documents and three test users. Your RAG prototype works great with 1,000 documents and three test users. But at millions of vectors and thousands of...

我们探索出的双RAG架构，其价值核心并非追求极致的简单或敏捷，而是它既能像资深的一线研发一样，深度理解业务及代码变更的具体语境与潜在影响，又能像严谨的架构师一样，严格遵循成文的规范与最佳实践。通过结构化的协同机制，系统将两种不同质、不同源的知识（深度的代码语义与精准的评审规则）进行融合，实现了 “1+1 > 2”...

Your Retrieval Augmented Generation (RAG) system works perfectly in demos, then production users report irrelevant answers and hallucinated facts. The retrieval finds documents, the LLM generates...

Information comes in many shapes and forms. While retrieval-augmented generation (RAG) primarily focuses on plain text, it overlooks vast amounts of data along the way. Most enterprise knowledge...

目前LLM应用集中在开发所谓AI智能体,理想中的AI智能体能够自主感知环境并作出决策,与环境的变化不断反馈,同时具备记忆,反思和工具能力.而目前的AI应用中,效果最好,成本也低的还是RAG.

大语言模型正从被动问答工具转变为自主智能体，代理式RAG架构通过上下文追踪和图谱解决复杂任务中的知识和记忆问题。引入代码分析和动态决策轨迹后，智能体能更有效地执行任务并学习历史经验。