企业文档智能 [Vol.1 #11] - 当第一个答案指向文档中的其他位置时，管道循环返回以获取链接的上下文交叉引用的后循环工程：当 RAG 答案“参见第 7.2 节”而不是实际答案首先出现在《走向数据科学》上。
The Hidden Technology Moving Today’s Aircraft: Inside UMBRAGROUP
从襟翼和缝翼驱动到推力矢量、高超音速和空间系统，了解意大利制造商 UMBRAGROUP 如何成为精密航空航天运动技术的全球领导者。
Beyond RAG: Task-aware knowledge compression for enterprise AI on AWS
传统 RAG 在跨越数百个文档的分析任务上遇到了上限。本文展示了如何使用 AWS 上的任务感知知识压缩 (TAKC) 将整个知识库预先压缩为特定于任务的表示形式，将它们缓存在多个保真度层，并将每个查询路由到正确的层，并使用您可以部署的开源实现。
Loop Engineering for RAG Generation: Iterate top-k One at a Time
企业文档智能 [Vol.1 #8bis] - 将检索到的候选发送到生成砖的两种机制、在它们之间进行选择的充分性信号以及使其廉价的每个问题类型调度 RAG 生成的后循环工程：一次迭代 top-k 一个首先出现在《走向数据科学》上。
Prompt Engineering Isn’t Enough: How Four Bricks of Context Engineering Stop RAG Hallucinations
企业文档智能 [Vol.1 #9bis] - 您的 RAG 不是幻觉，它忠实地回答了错误的上下文。在真实的 NIST 和世界银行文件中，观察四块砖块中的每一块都破裂了，以及关闭它的合同。后提示工程还不够：背景工程的四块砖块如何阻止 RAG 幻觉首先出现在《走向数据科学》上。
企业文档智能 [Vol.1 #7quinquies] - 幻觉通常是垃圾。修复检索，模型就没有什么可弥补的了大多数 RAG 幻觉都是检索失败：检索砖如何决定模型可以发明什么，该帖子首先出现在《走向数据科学》上。
Agentic RAG: Let the Agent Search
一个最小的 OpenAI Agents SDK 实现，其中检索成为搜索-读取-决定循环Agentic RAG：让代理搜索首先出现在 Towards Data Science 上。
RAG Was Always a Temporary Workaround. What is Next?
矢量数据库是一个临时的桥梁。了解为什么下一次人工智能基础设施革命依赖于持久的神经状态和严格的延迟预算，而不是矢量数据库。后 RAG 始终是一个临时解决方法。接下来是什么？首先出现在《走向数据科学》上。
Powering scientific discovery: BYOKG and GraphRAG for intelligent pharmaceutical research
在这篇文章中，我们探讨了基于图的检索增强生成 (GraphRAG) 如何通过将图数据库与生成式 AI 相结合来改变科学研究。通过这种方法，您可以在不损害科学完整性的情况下加速发现过程。
Shivraj Singh Chouhan launches PRAGATI initiative to create 20,000 agri entrepreneurs
通过这一举措，参与者将获得培训、指导和资源的支持，成为当地企业家，为农民提供全面的服务
Proxy-Pointer RAG: Temporal Reasoning Without Semantic Precompilation
Proxy-Pointer 和 LLM-Wiki 的技术比较后 Proxy-Pointer RAG：无需语义预编译的时间推理首先出现在 Towards Data Science 上。
A Production RAG Pipeline for PDFs: Relational Parsing, TOC Retrieval, Typed Answers
企业文档智能 [Vol.1 #9A] - 同一篇论文，与第 1 条相同的问题。每块砖一个升级的合同：文档解析、问题解析、检索、生成PDF 的生产 RAG 管道：关系解析、TOC 检索、类型化答案一文首先出现在 Towards Data Science 上。
The Untaught Lessons of RAG Retrieval: Cosine Is Not the Foundation
企业文档智能 [Vol.1 #7ter] - 检索砖上的六个位置与主流 RAG 的余弦优先反射相矛盾The post The Untaught Lessons of RAG Retrieval: Cosine Is Not the Foundation 首先出现在 Towards Data Science 上。
The Untaught Lessons of RAG Question Parsing: Structure Before You Search
企业文档智能 [Vol.1 #6ter] - 问题解析砖上的六个位置与主流 RAG 手册相矛盾The Untaught Lessons of RAG Question Parsing: Structure Before You Search 首先出现在 Towards Data Science 上。
Your predictive AI foundation is the fastest path to agentic AI value
如果您的预测性 AI 投资现在就可以开始提供代理 AI 价值，结果会怎样？ DataRobot 首席产品官 Venky Veeraraghavan 和 Dell Technologies 人工智能解决方案高级总监 Brad Maltz 表示，他们可以。现在是追寻它的时候了。生产模型、干净的数据管道、优化引擎和治理控制为代理提供了……“您的预测人工智能基础是实现代理人工智能价值的最快路径”一文首先出现在 DataRobot 上。
Beyond Bots: Rethinking AI Support with a Hybrid AI Architecture
了解如何混合 RAG 和微调来创造更有效的 AI 支持体验。
Hippocampus amandavincentae Shalu, Short, Raghavan, Ramvilas & Ranjeet, 2026DOI: doi.org/10.11646/zootaxa.5862.2.4 facebook.com/RajeevRAGHAVAN98 摘要 多刺海马 Hippocampus histrix Kaup, 1856 长期以来一直被视为单一、分布广泛的物种从红海和西印度洋到西太平洋。形态学和分子证据现在表明，这个广泛的概念至少包含三个可诊断的物种。对印度洋样本的检查与线粒体 COI 序列分析相结合，揭示了本文描述的新谱系 Hippocampus
Loop Engineering for Listing Questions: When the Answer Is Every Passage, Not the Top One
企业文档智能 [Vol.1 #12] - 大多数 RAG 管道默默失败的问题类别，以及处理这些问题的管道形状列表问题的后循环工程：当答案是每一段时，而不是最重要的一个首先出现在走向数据科学上。
