GraphRAG 把文档切块后抽取实体、关系和声明,构建知识图并用社区检测生成分层摘要,再通过 Map-Reduce 回答面向整个语料库的问题。内容涵盖简单 RAG 的局限、索引流程、查询流程、评估结果和落地注意事项。
Deep Research 类智能体不能只靠“规划、检索、生成”拼报告。Google Deep Researcher 引入 Test-Time Diffusion,把报告草稿当作可迭代去噪的状态,用草稿反向指导检索,再通过报告级改写融合证据,从而改善长报告的一致性、结构和推理质量。
Context Engineering 关注在调用大语言模型前,如何把指令、知识、工具结果和记忆组织进有限上下文窗口。围绕 LLM OS 类比、上下文失败模式、记忆分类和工程实践,系统讲清 LLM 应用为什么不能只靠提示词。