RAG与Reasoning结合的必要性、实现范式及Agents、RAG产品、大模型安全新总结
2025年4月24日北京晴。文章探讨了检索增强生成（RAG）与推理（Reasoning）结合的必要性及实现范式，并总结了Agents、RAG产品及大模型安全的相关研究。
老刘
也看图结构增强的GraphRAG方案：NodeRAG实现思路解读
今天是2025年4月20日，星期日，北京，晴。文章介绍了NodeRAG优化方案在图维度上的应用及其具体实现细节，包括异构图的定义、节点类型和增强方法，展示了其如何提高检索和理解的精确性和层次化能力，并分析了实际部署时的数据占用情况。
多模态RAG框架LAYRA及Deepresearch、ReZero强化搜索优化实现思路
2025年4月19日，北京晴天。关于多模态文档RAG系统的文章介绍了其在处理文档时的优势，如保留布局结构、表格完整性及视觉元素等，并分享了开源框架demo和AI搜索案例的实现方式。LAYRA框架支持PDF批量上传和解析功能，而ReZero通过强化学习优化LLM搜索性能。
RAG范式的几种花式变体及技术特性：GraphRAG? 多模态RAG or Deepresearch？
G的花式变体及落地建议》，回放链接见社区群。
在本次分享中，尝试回答了以下问题：
目前RAG都有哪些
多模态RAG及多模态R1推理中如何为不同的视觉数据生成描述Caption？OMNICAPTIONER实现思路
度依赖开源，开源大多数只能赶凑合，能快速上线，但是带来的风险是会黑盒化，不可控。我们如果要开发自己的
清明假期大模型技术进展回顾：llama4大模型、EasyControl吉卜力风格开源模型及LLM后训练技术总结
今日介绍请清明假期大模型进展，涵盖Llama4开源评测及吉卜力风格图像生成模型EasyControl_Ghibli，指出中文支持效果不佳，建议谨慎使用。同时总结了多模态微调与继续预训练讨论，并推荐相关技术文章阅读。
视觉多模态RAG技术总结及Vision-R1用于目标检测任务的奖励函数设计
2025年3月26日，北京天气阴。文章讨论了多模态RAG技术在视觉领域和目标检测中的应用，并介绍了GPT-4发布的新功能及OpenAI承认的技术风险。同时，文章还提到了Vision-R1方案及其强化学习奖励函数设计。