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<rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" version="2.0"><channel><title>标签：RAG工程 - Warren's Blog</title><link>/tags/raggong-cheng</link><atom:link href="/tags/raggong-cheng/feed/tags/raggong-cheng.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><description>IF THERE’S ANY TRUE LOGIC TO THE UNIVERSE… WE’LL END UP ON THAT GAYHUB AGAIN SOMEDAY.</description><generator>Halo v2.22.4</generator><language>zh-cn</language><image><url>https://oss-shenzhen-40g.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/blog-attach/favicon_1619538565825.ico</url><title>标签：RAG工程 - Warren's Blog</title><link>/tags/raggong-cheng</link></image><lastBuildDate>Sun, 3 May 2026 18:00:50 GMT</lastBuildDate><item><title><![CDATA[Agent 工程：Langchain & Long Horizon Agent]]></title><link>/archives/agent-gong-cheng-langchain-long-horizon-agent</link><description><![CDATA[<img src="http://localhost:8090/plugins/feed/assets/telemetry.gif?title=Agent%20%E5%B7%A5%E7%A8%8B%EF%BC%9ALangchain%20%26%20Long%20Horizon%20Agent&amp;url=/archives/agent-gong-cheng-langchain-long-horizon-agent" width="1" height="1" alt="" style="opacity:0;">本文是对 Langchain 前不久分享的 Long Horizon Agent 的详细解读。 长周期任务（Long-horizon Task）。 简单说，就是让 Agent 干点大事儿，不是那种问个问题就完事儿的客服，而是能独立思考、规划、执行一整套复杂流程的“数字员工”。比如让它独立完成一个软件]]></description><guid isPermaLink="false">/archives/agent-gong-cheng-langchain-long-horizon-agent</guid><dc:creator>Warren Zhan</dc:creator><category>工作沉思录</category><category>默认分类</category><pubDate>Thu, 5 Feb 2026 15:43:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[RAG 工程： GraphRAG 中的 DeepResearch ? 解读 GRAPHSEARCH 设计]]></title><link>/archives/rag-gong-cheng-graphrag-zhong-de-deepresearch-jie-du-graphsearch-she-ji</link><description><![CDATA[<img src="http://localhost:8090/plugins/feed/assets/telemetry.gif?title=RAG%20%E5%B7%A5%E7%A8%8B%EF%BC%9A%20GraphRAG%20%E4%B8%AD%E7%9A%84%20DeepResearch%20%3F%20%E8%A7%A3%E8%AF%BB%20GRAPHSEARCH%20%E8%AE%BE%E8%AE%A1&amp;url=/archives/rag-gong-cheng-graphrag-zhong-de-deepresearch-jie-du-graphsearch-she-ji" width="1" height="1" alt="" style="opacity:0;">这篇工作是一个工程化的设计思路，基本上和算法没关系。可以理解为是 GraphRAG 检索环节的一种 Agentic 检索设计。感觉类似 GraphRAG 中的 “Deep Research” 是否有参考价值，如果我们能确定现有检索场景下的 BADCASE 的具体原因，可以引入此工程思路，看是否能解决]]></description><guid isPermaLink="false">/archives/rag-gong-cheng-graphrag-zhong-de-deepresearch-jie-du-graphsearch-she-ji</guid><dc:creator>Warren Zhan</dc:creator><category>工作沉思录</category><pubDate>Thu, 15 Jan 2026 11:12:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[RAG 工程：从容应对增量数据 - 解读 ERA-RAG 设计]]></title><link>/archives/rag-gong-cheng-cong-rong-ying-dui-zeng-liang-shu-ju---jie-du-era-rag-she-ji</link><description><![CDATA[<img src="http://localhost:8090/plugins/feed/assets/telemetry.gif?title=RAG%20%E5%B7%A5%E7%A8%8B%EF%BC%9A%E4%BB%8E%E5%AE%B9%E5%BA%94%E5%AF%B9%E5%A2%9E%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%20-%20%E8%A7%A3%E8%AF%BB%20ERA-RAG%20%E8%AE%BE%E8%AE%A1&amp;url=/archives/rag-gong-cheng-cong-rong-ying-dui-zeng-liang-shu-ju---jie-du-era-rag-she-ji" width="1" height="1" alt="" style="opacity:0;">最近在为组内的需求做技术调研，在看看 RAG 领域相关的工作。 上一篇我们回顾了经典 RAPTOR 的设计，本次我们接着看看 ERA-RAG 相关的设计思路，这篇文章目前看着没有在任何会议 / 期刊发布，但由于被 RAGFLow 写进了 25 年和 26 年的 ROADMAP，所以可能还是值得一看的]]></description><guid isPermaLink="false">/archives/rag-gong-cheng-cong-rong-ying-dui-zeng-liang-shu-ju---jie-du-era-rag-she-ji</guid><dc:creator>Warren Zhan</dc:creator><category>默认分类</category><pubDate>Thu, 1 Jan 2026 14:35:00 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[RAG 工程：回味经典 - 解读 RAPTOR 设计]]></title><link>/archives/rag-gong-cheng-hui-wei-jing-dian---jie-du-raptor-s-j</link><description><![CDATA[<img src="http://localhost:8090/plugins/feed/assets/telemetry.gif?title=RAG%20%E5%B7%A5%E7%A8%8B%EF%BC%9A%E5%9B%9E%E5%91%B3%E7%BB%8F%E5%85%B8%20-%20%E8%A7%A3%E8%AF%BB%20RAPTOR%20%E8%AE%BE%E8%AE%A1&amp;url=/archives/rag-gong-cheng-hui-wei-jing-dian---jie-du-raptor-s-j" width="1" height="1" alt="" style="opacity:0;">这两天在做技术调研，顺便回味一下这篇入选 ICLR 2024 的经典工作 传统的 RAG，有点“短视”。 它通常把长文档切成一堆互不相干的小碎片，然后根据你的问题，找出最像的几片。这对于回答“XX 是什么？”这种 factual question（事实性问题）还行。可一旦问题需要你通读全文、理解来龙]]></description><guid isPermaLink="false">/archives/rag-gong-cheng-hui-wei-jing-dian---jie-du-raptor-s-j</guid><dc:creator>Warren Zhan</dc:creator><category>工作沉思录</category><pubDate>Wed, 31 Dec 2025 15:02:00 GMT</pubDate></item></channel></rss>