2026年AI知识库进化到哪了？从向量检索到图谱推理，一文讲透
当纯向量检索错误率高达35%，下一代知识库长什么样？你有没有发现，很多AI助手问它公司内部的问题，回答总是"牛头不对马嘴"？这不是大模型不够聪明——而是它背后的知识库太落后了。2026年，知识库技术已经经历了五代进化，正在从"能用"走向"好用"。
AI Agent进化：告别金鱼式健忘！RAG+向量数据库解锁永久记忆能力
很多人用AI智能体（Agent）时，都会遇到一个致命痛点：聊得好好的，关掉页面重启，它就彻底忘了你。你反复交代的需求、专属偏好、过往的对话细节、专属工作流程，大模型全部清零，每次对话都是一次“全新陌生相遇”。
RAG观止系列（三）：为什么 90% 的坑都踩在检索环节上？
在 RAG 应用的落地过程中，检索环节往往是决定成败的关键。所以，这一篇，我们终于来到 RAG 落地里最“让人掉过无数坑”的关键环节:检索策略。
前沿视野 · 第 08 期：Agentic RAG 路由机制
追踪来源：LangChain LangGraph 多智能体编排实践、LlamaIndex Workflows / Agentic RAG 生产架构、Anthropic Contextual Retrieval 规范、Google Gemini 自适应工具路由与纠错回环核心议题：单
长上下文会取代RAG吗
你可能已经见过这样的功能：把一本说明书、几十份会议纪要，甚至一整个代码仓库丢给大模型，然后直接提问。过去做企业知识问答，常见做法是先把资料切成小块，放进搜索系统，提问时再找出相关片段交给模型。这就是 RAG，中文常译为“检索增强生成”。
RAG 中怎么规避语义被切割掉的问题？
从 Overlap 到语义边界、句子窗口、父子 Chunk、命题化切割与 Contextual Retrieval。
一文搞懂RAG：让AI学会"开卷考试"的检索增强生成，到底是什么？
想象一下：2026 年下半年某一天，某头部券商的客户经理小李打开内部智能助手，输入"这只基金适合刚退休的张阿姨吗？"。AI 没有靠记忆编故事，而是先打开产品库、合规库、客户风险评估库三个知识库，定位到三段明确条款，拼出一份带引用、带出处、带风险等级的答复。
知识库文档怎么切（上）：八种拆分算法对比
做过 RAG 知识库的人，大概都遇到过这种情况：文档明明传上去了，问的问题原文里也写得清清楚楚，AI 就是答不上来，或者只答了一半。很多时候问题不在模型，也不在向量库，而是出在最前面那一步：文档是怎么切的。这个话题分上下两篇来讲。
给AI一份资料，它就不会胡说了吗？检索增强的边界
把一份手册上传给AI，再问一个相关问题，答案往往更具体了。于是，一个直觉很容易出现：既然它有资料可查，应该不会答错了吧？这里还隔着几道关口：资料是否适用，关键段落有没有找到，找到后有没有读对。很多知识库问答采用“检索增强生成”，简称RAG。