本教程使用 RAG-Anything 搭建多模态检索工作流，可检索文本、表格、公式和图像。首先在 Colab 中安装依赖并修复 Pillow 版本，通过 OpenAI API key 配置对话、视觉和嵌入函数。接着生成包含图表和 PDF 的合成多模态报告，将其转为 content_list 格式并插入检索系统。最后配置并测试 naive、local、global 和 hybrid 四种检索模式。环境变量包括 CHUNK_SIZE=900、CHUNK_OVERLAP_SIZE=120，便于在笔记本中复现。

一项研究评估了小型语言模型在检索增强生成（RAG）系统中的生成性能。实验采用开源与专有数据集，覆盖多种学科与问题类型。结果表明，配备小语言模型的RAG系统可在设备端直接运行，且无需任何GPU硬件，在合理时间内完成推理。实验代码及补充材料已通过GitHub仓库公开。

一个将《圣经》文本作为RAG（检索增强生成）数据库的网站，提供基于圣经内容的问答检索功能，项目地址为crosscanon.com。

DREAM是一种利用大语言模型（LLM）自回归下一token预测目标为密集检索嵌入模型提供监督训练的方法。它将检索器生成的查询-文档相似度分数注入冻结LLM的选定注意力头，使预测损失通过注意力机制为检索器提供梯度。在BEIR和RTEB检索基准上，使用0.5B至3B参数的嵌入骨干，DREAM均持续优于现有基线。

KaLM-Reranker-V1 是一种快速但非延迟交互（FBNL）重排序器，采用编码器-解码器架构。编码器使用 Matryoshka 嵌入池化预编码段落，解码器建模系统指令、用户指令和查询意图，再通过交叉注意力捕获查询与段落间的相关性，实现解耦计算并保持高效。模型提供 Nano（0.27B）、Small（1B）和 Large（4B）三种激活参数尺寸。在 BEIR 上达到 SOTA，与 Qwen3-Reranker 系列持平；在 MIRACL 上未经大量多语言训练仍表现优异；在 LMEB 上，0.27B Nano 模型可与 7-12B 嵌入模型竞争。

从数据管理视角对LLM智能体记忆系统进行系统性实验研究，将其分解为表示与存储、提取、检索与路由、维护四个核心模块。评估了12个代表性记忆系统和两个参考基线，覆盖5个基准工作负载共11个数据集。端到端结果显示无单一架构占优，效果取决于记忆结构与工作负载瓶颈的对齐。细粒度消融实验量化了各模块对表示保真度、检索精度、更新正确性和长期稳定性的影响。实际工作负载下局部维护比全局重组更具成本效益。代码已公开。

ChartWalker是一个面向跨图表检索增强生成（RAG）任务的新框架。它采用层次知识图谱构建方法，按粒度组织实体与关系，并设计结构感知采样算法生成语义一致的多跳推理路径，显式控制查询难度与粒度，以解决现有基准中查询与证据词汇重合度高、推理链逻辑不一致的问题。基于该框架发布ChartWalker-Bench基准，覆盖多领域与多类型跨图表查询。主流RAG范式评估显示显著性能差距，同时提供ChartWalker-Agent基线辅助分析。

拜耳与Thoughtworks合作开发了云端平台PRINCE，利用Agentic RAG和Text-to-SQL整合数十年临床前安全研究报告。该系统从关键词搜索演进为能回答复杂问题并起草监管文档的智能研究助手。架构通过上下文工程控制信息路由，通过驾驭工程实现编排、错误恢复与可观测性。系统以透明度、可解释性和人工参与为核心信任机制，显著提升数据可访问性与研究效率，同时确保治理与合规。

Liquid AI 本周发布两款 350M 参数检索模型：稠密双编码器 LFM2.5-Embedding-350M 和后期交互模型 LFM2.5-ColBERT-350M。二者基于 LFM2.5-350M-Base，通过将因果注意力改为双向注意力实现双向编码，支持阿拉伯语、德语、英语等 11 种语言的单语与跨语言搜索。在 NanoBEIR 多语言检索上，ColBERT 版 NDCG@10 为 0.605，Embedding 版为 0.577，均优于 Qwen3-Embedding-0.6B。在 MKQA-11 问答 Recall@20 上分别为 0.694 和 0.691。上下文窗口 32,768 tokens，文档调优至 512 tokens。提供 GGUF 格式，MacBook Pro M4 Max 上查询延迟低于 10 ms。模型以 LFM Open License v1.0 发布在 Hugging Face。

现有嵌入模型是静态的，孤立编码文本片段，忽略上下文与时间顺序。EvoEmbedding 生成可演化表征，专为信息动态、序列化的长上下文场景设计。模型顺序处理输入时维护连续更新的隐记忆，并与原始内容共同生成演化嵌入，使同一查询能根据上下文检索不同目标。为联合优化隐记忆与检索，构建了训练数据集 EvoTrain‑180K，并引入记忆队列防止表征崩塌，结合分段批处理加速训练 3.8 倍。实验表明，该模型在长上下文检索基准上超越更大规模专用模型，并可泛化至上下文长 10 倍的下游任务；集成至简单 RAG 管线即可超越专用智能体记忆系统。

RedParrot 是一种面向企业级商业分析的 NL-to-DSL 加速框架，通过查询语义缓存、骨架匹配、实体无关表示学习和多源异构 RAG，将多阶段 LLM 工作流压缩为短链路生成。在小红书真实业务数据集上，平均实现 3.6x 推理加速，执行准确率提升 8.26%，表选择准确率达 85.99%；在开放基准 Spider-DSL 和 BIRD-DSL 上，准确率分别提升 29.9 和 39.7 个百分点。P90 延迟降低至约 21 秒。框架采用短链路与长链路双路径兜底，支持增量缓存更新。

患者上下文涉及数百份异构文档与数千个结构化数据点，但文档级元数据缺失，标准RAG在处理时间推理、跨文档依赖等任务时表现不佳。为此，研究者在埃森大学医学中心部署了ACIE——一个本地部署的智能体RAG流水线，它可推理完整患者上下文并将每个回答锚定在源段落中供临床医生验证。在一项独立的回顾性淋巴瘤登记研究中，核医学医生对每个提取值与其引用来源进行核对，在7326次判断中接受了96.5%的提取结果，各类型接受率介于80%至99%之间。

FAPO是一个让Claude Code在标准化代码库内自动优化多步LLM管道的框架。它评估管道、检查中间步骤、诊断失败、提出范围性更改并反复验证，优先尝试提示编辑，仅当提示优化不足且归因识别出结构瓶颈时才调整链结构。在6个基准和3个任务模型上，FAPO在18个模型-基准比较中15次击败基线GEPA，平均增益+14.1pp；其中11次比较中均值±标准差范围不重叠。在HoVer和IFBench上，提示优先搜索升级为结构变化的6次比较中FAPO全胜，平均增益+33.8pp。安全任务上，仅提示版FAPO在CTIBench-RCM上将GPT-5测试准确率提升+4.0pp，Foundation-Sec-8B-Instruct提升+7.1pp，Foundation-Sec-8B-Reasoning提升+2.0pp。

SproutRAG是一个注意力引导的层次化RAG框架，通过学习句子间注意力构建二分块树，将句子级块组织成语义连贯的渐增单元。检索时使用层次化波束搜索获取多粒度候选，无需额外LLM调用或压缩摘要。框架端到端联合训练，优化嵌入和树结构。在科学、法律和开放域四个基准上，平均信息效率（IE）提升6.1%。代码已开源。

本教程演示了利用 Docling Parse 对 PDF 文档进行结构化解析的流程。先搭建稳定 Python 环境并生成含文本、列、表格、矢量图形和嵌入图像的多页 PDF。再通过 Docling Parse 提取词、字符和行级文本及页面坐标，渲染可视化叠加图层，最后输出为 JSON 与 CSV 文件。该流程展示了底层 PDF 解析如何支持布局分析、阅读顺序还原、表格感知处理及检索就绪的文档预处理等文档 AI 任务。

MCompassRAG是一个元数据引导的检索框架，利用主题级信号作为语义指南针，通过LLM教师蒸馏训练轻量检索器，在不额外调用LLM的情况下实现主题感知检索。在6个复杂检索基准上，MCompassRAG的信息效率（IE）平均提升8.24%，延迟比最强高效RAG基线低5倍以上。代码已开源。

腾讯今日宣布，ima知识库作为信源接入元宝，元宝在解答提问时可将ima知识库相关内容作为信源之一，提供更精准、个性化的智能问答体验。目前ima知识号覆盖金融、法律、医疗、教育等20余个行业，知识内容被应用超1.4亿次。用户可点击信源引用卡片跳转ima原文，并一键加入个人知识库继续提问。此外，WorkBuddy与ima结合可实现AI全包资料查找，腾讯文档支持文档秒进知识库，微信读书实现读书笔记自动归纳与随时提问。

RL-Index 是一种智能体索引框架，将检索索引推理形式化为强化学习问题。它在索引阶段利用 LLM 生成的推理（rationales）增强文档，并采用 Group Relative Policy Optimization（GRPO）与检索相似度作为可验证奖励信号，直接优化索引决策以提升检索效果。在 BRIGHT 基准上，RL-Index 持续提升检索与下游问答性能，显著降低在线推理延迟，且所学的推理增强可跨不同检索器与生成器泛化，作为一种即插即用的索引策略。

基于检索增强生成（RAG）的方法在处理复杂查询时表现出色，但不同检索器需要截然不同的查询构建策略。该工作首次系统分析大语言模型（LLM）如何通过强化学习（RL）学习为不同检索器定制查询策略。实验表明，RL能有效指导LLM根据检索器特性调整查询风格，且不同检索器对描述型或疑问型查询的偏好显著不同。引入分支式rollout技术提升了多步检索轨迹下的训练稳定性。研究为构建真正检索器感知的RAG系统提供了实证证据和可操作洞见。代码与资源已公开。

Dr-DCI 将检索作为智能体可调用的动作来扩展本地工作空间，动态拉取相关文档到演化中的工作空间内执行直接语料交互（DCI）操作。在 Browsecomp-Plus 上达到 71.2% 准确率，优于原始 DCI 最多 8.3 个百分点，并降低工具使用次数与成本。工作空间保留式上下文重置后准确率提升至 73.3%。在 10 万到 1000 万文档的语料扩展实验中保持有效，而原始 DCI 变得不稳定。在 2000 万级 Wiki-18 QA 设置下平均得分为 63.0，超越基于检索和搜索智能体的基线。消融分析表明，排序预览和文档间 DCI 是性能关键。

针对现有视频RAG基准中查询无需视频即可回答、且采用单一模态-粒度配置的局限，研究者提出V-RAGBench基准，包含(query, evidence chunk, answer)三元组，支持检索与生成的解耦评估；同时提出CARVE方法，通过并行运行多配置检索器并对每个chunk进行自适应重排序，为每个chunk选择最优配置，使生成阶段交织不同配置的证据块。在长视频场景下，CARVE在八个近期VideoRAG基线方法中取得最优结果。

Latent Memory提出一种潜在空间记忆范式，由小型压缩器LLM/VLM将每个原始文本或图像证据压缩为单个高维潜在token。查询时，将查询嵌入同一空间检索相关token并直接输入预训练LLM/VLM生成答案。通过统一端到端训练，结合重建、对比和蒸馏目标，使单个token同时携带重建、检索和生成信息。在HotpotQA等七个纯文本QA基准和多项多模态QA基准上，Latent Memory取得与先进RAG基线相当的问答性能，同时生成器token消耗减少3至10倍，并在WebQA上达到图像问答最强性能。代码已公开。

该研究质疑在基于代理的搜索（agentic search）中“grep 是否足够”这一假设，并分析代理框架（agent harnesses）如何重新定义智能体搜索的交互方式与能力边界，推动搜索范式从简单工具调用向结构化代理行为演进。

Google Research 在 Gemini Enterprise Agent Platform 中推出一个 Agentic RAG 框架。该框架中的 Sufficient Context Agent 会持续重新搜索，直到多跳、多源查询拥有足够的 grounding 来生成回答。相比标准 RAG，该框架将事实准确性最高提升 34%。

提出ECI_{sem}，一种无需训练的语义残差变体，利用冻结目标编码器嵌入对密集检索候选负样本源排序。每个评分需查询、标注正例及显式候选负例。ECI_{sem}从目标一致性、语义局部性、词汇残差性和对数行列式多样性构建加权残差信息矩阵。在MS MARCO上，族内ECI_{sem}将LLM负样本（非混合）和Dense+LLM（混合源）排为最高，与DistilBERT、E5-base、Contriever在BEIR上的最强聚合迁移结果一致。消融实验表明对齐依赖目标编码器族，且在样本量、温度等扰动下稳定。

RISE 方法提出用 BM25 为智能体搜索构建一个有边界的交互空间，并在索引时处理文档以支持 shell 式导航。在 BrowseComp-Plus 上，RISE 搭配 gpt-5.4-mini 达到 78% 准确率，每查询成本约为纯 shell DCI 基线的四分之一。当语料库扩充至 100 万文档时，RISE-BM25 在 gpt-5.4-mini 上准确率提升至 81%，而 DCI 在 gpt-5.4-nano 上准确率降至 60%，且 33% 的查询因超时失败。

大语言模型在零样本文本嵌入任务中表现不佳，原因在于嵌入向量倾向于与高频但无信息的token对齐，抑制语义捕获。本文提出EmbedFilter，一种简单的线性变换方法，通过利用LLM内部unembedding矩阵编码的潜在空间，过滤掉高频token子空间，从而增强语义表示。该方法可自然降维，减少索引存储并加速检索，同时保持精炼后嵌入质量。实验表明，嵌入EmbedFilter的LLM在显著降低嵌入维度时仍取得更优零样本下游性能。代码已开源。

一项干预审计研究揭示了检索增强问答流程中重写器（rewriter）性能提升的因果机制：增益主要来自重写上下文中出现正确答案字符串，而非证据质量本身的改善。在Qwen2.5-7B、Qwen3.5-35B、GLM-4.7三个读者模型、HotpotQA和2WikiMultihopQA两个数据集上的十二组实验显示，从重写输出中移除答案跨度导致读者F1分数比长度匹配的安慰剂对照额外下降28至64点；向原无答案的重写内容前缀注入答案则在10/12组合中带来0.7至9.7点的F1提升。传统单[MASK]探针检测法存在脆弱性——在2Wiki数据集上报告+4.12 F1“非泄漏残差”，但改用四种替代哨兵后结果翻转至-3.33至-7.81 F1，且其中三种未通过等价检验。

为解决检索增强生成（RAG）系统处理图像时的挑战，Kapa.ai提出了一种方法。他们使用GPT-4 Vision模型为每张图像生成文本描述。处理流程包括将图片压缩至512×512像素并批量生成描述。最终，这些图像描述与元数据一同存入向量数据库。该方法使RAG能够检索图像内容，实现约70%的检索准确率，且成本极低，每张图片处理成本约0.01美元。

Harness-1是一个20B参数的检索子智能体，通过强化学习训练。其核心创新是将状态管理外部化至环境侧的框架中，该框架负责维护包括候选池、重要性标注的精选集、证据链与验证记录等工作记忆，使策略本身专注于搜索语义决策。在八个涵盖网页、金融、专利等领域的检索基准测试中，Harness-1取得了0.730的平均精选召回率，超越了次优的开源搜索子智能体11.4个点，并与规模更大的前沿模型保持竞争力。其代码已开源。

Memory OS是一个开源项目，它通过一个六层结构为Hermes Agent添加了本地持久记忆功能。该记忆栈包含门控检索机制和一个wiki系统，旨在增强智能体的记忆能力。

Critic-R 框架在推理和训练阶段显式连接推理智能体与检索模型的反馈循环。它引入批评模型评估智能体的内省推理轨迹，判断上下文是否充分支持下一步推理。框架包含两种机制：Critic-R-Zero 在推理时迭代重写查询与检索指令；Critic-Embed 利用成功与失败的细化轨迹自动监督检索模型训练，无需人工标注。在 HotpotQA、2WikiMultihopQA、MuSiQue 和 Bamboogle 上的实验表明，Critic-R 显著提升了检索质量和答案准确率。

OCC-RAG 是 Optimal Cognitive Core (OCC) 家族中专为忠实问答优化的 SLM。研究团队通过大规模合成多上下文、多跳 QA 数据（超300万样本）训练出 0.6B 和 1.7B 两个版本。模型生成结构化推理轨迹并引用原文证据。在 HotpotQA、MuSiQue、TAT-QA（多跳推理）、ConFiQA（忠实性）和 MuSiQue-Un（拒答）基准上，性能匹配或超越 2-6 倍规模的通用模型。

针对强化学习提升事实性问答准确度时的奖励设计难题，本文提出CorVer方法。它用基于Wikipedia共现统计的轻量级语料库信号，替代了昂贵且不可靠的神经验证器（如NLI或LLM判断器）。CorVer为每个句子分配信用值，并通过简单对齐映射到token级优势，仅需一个0.5B的提取器和单次语料库查询。在覆盖六个指令微调模型和五个问答基准的30个测试组合中，CorVer使每个组合的性能均优于原始基线，其中TriviaQA平均提升+4.1个百分点。在可行配置下，它在20个组合中的18个超越了神经验证器基线，且训练速度快4.8至8.4倍。

Clark Hash是一种用于紧凑存储神经网络嵌入向量的无状态编解码方法。在默认的384维句子嵌入设置下，它将一个余弦搜索向量存储为48字节的固定宽度标量量化码，相比使用f32格式的密集存储（需1536字节），实现了32倍的压缩。该方法无需训练过程、学习码本或预先计算语料库统计信息。基于多语言MiniLM编码器的评估显示，其48字节草稿与密集余弦分数在STS17和STS22测试集上的宏皮尔逊相关系数分别达到了0.910和0.946。