#RAG
DeepSeek 把搜索和网页抓取直接做成了 API，每千次 5 元，Agent 和 RAG 应用接上就能用，还顺带更新了 Harness 的插件系统。
DeepSeek 把联网搜索和网页抓取拆成两个独立 API 了，做 Agent 或 RAG 的可以直接调用，1000 次请求才 5 块钱。
LlamaIndex 挑了篇长文档检索论文 VL-DocIR，用 LlamaParse Agentic Plus 解析，连跨列表头和 35 个数字都没丢，做文献处理的可以试试。
语义缓存老把相似问题答错，这篇用便宜的 Jev 在缓存前拦一道，1152 个例子零错用，延迟只多 0.79 秒，省钱思路很实用。
做了个把 Mathlib 依赖关系建成图来搜引理的工具，召回率比 LeanSearch v2 高 12%，做形式化证明的可以试试。
Meta 这篇论文把文档整理变成了 RL 训练任务，builder agent 提前建好文件系统，BrowseComp-Plus 上比检索基线高 33 个点，做长文档问答的可以看看。
LlamaIndex 做了个专挑复杂文档难题的抽取基准，Codex 才拿 58% 还要每页 1 美元，搞 RAG 和文档处理的可以拿来自测。
Milvus 出了个 Function Chain demo，语义搜索能加上价格、热度、评分再排序，XGBoost 重排一次搜索搞定，代码在 GitHub 上
LlamaIndex 做了个文档解析模型路由，ParseBench 基准加延迟和每页成本都摆在一起比，做 RAG 要解析 PDF 的可以试试，新号送 5 美元。
要去 AI Engineer NY 的朋友看下最后一天安排，Ramp、NVIDIA、langfuse 都有场次，收官场讲 RAG 和部署门槛，别错过时间点。
AWS 教程教你怎么用 Bedrock AgentCore 搭个智能体，把企业文档自动变成 PPT，90 秒出稿，还带 RAG 引用，做内部汇报的可以照着搭。
LlamaIndex 实测了 Gemini 4 Argon 和 Muse 两个新模型做文档 OCR，谁在表格理解上性价比最高、价格陷阱在哪都讲清楚了。
同一个 GLM-5.3-Flash，换个 harness 成绩从 4.4% 飙到 61.1%，还赢了 Claude Code 和 Codex，工程同学该看看这篇。
做文档解析可以试试 LlamaIndex 的 OpenDocRouter，一个接口切换 Gemini 和 MinerU2.5-pro 等模型，60 秒就能跑通第一份文档。
Milvus 用三个真实搜索工作流实测 Jev 替代 LLM 调用，延迟降 4 倍、成本降 7.5 倍，还给出了哪些场景该换哪些不该换的结论。
Ramp 出了个叫 Glass 的东西，把公司术语定义和 Notion、Slack 这些工具连起来垫在模型下面，换模型也不用重配，做企业知识库的可以看看。
svpino 用会议改期这个例子讲清了 flat 检索为什么不行，Oracle AI Agent Memory 26.8 的 graph-aware 方案有代码可跑，做 RAG 的可以试试。
Perplexity 分享了个实用思路：让智能体在沙盒里用 grep 直接翻财务文档，内部测试准确率 0.627，比语义搜索的 0.37 高出一大截。
百度基于 DeepSeek-OCR 微调了个 OCR 模型，几十页文档一次解析完还不掉速，能直接吐 Markdown 和 JSON，做 RAG 的可以试试。
做智能体记忆的可以看看：别再用一套 embedding 搜所有记忆了，先分类再按类型检索，三个数据集上 Recall@1 最多涨 16.18%，还附了 TriMEM 数据集。
LlamaIndex 创始人 Jerry Liu 拿教皇谈'智能要靠记忆'的推文给 RAG 站台， standpoint 很有意思，做 RAG 的可以看看。
Garry Tan 晒了用 Capy 给自己的 AI Agent 检索指标做自动评测优化，16 小时没人管也在跑，做 Agent 的可以看看这套玩法。
