18个Deepresearch项目技术实现对比及RAG与Reasoning结合范式
2025年7月15日文章概述：探讨RAG与Reasoning结合的必要性和实现方案，并对比分析了18个DeepResearch项目的技术细节。
Agentic Reasoning
Agentic RAR+Nano-GraphRAG+Claude 3.7 Sonnet=智能推理RAG系统
G 以及 Claude 3.7 Sonnet 来创建一个基于智能推理（Agentic RAR）的聊天
牛津提出新方法让LLM reasoning能力翻倍！从“单打独斗”进化成“团队作战”
MLNLP社区介绍其知名社区致力于推动国内外自然语言处理与机器学习领域内的交流合作，本文分享了一篇论文，通过集成搜索助手、代码助手和思维导图管家等工具帮助大型语言模型提升推理能力的文章，并展示了其实验结果及其潜力。
Agent圈的DeepSeek，牛津大学Agentic Reasoning框架显著提升深度研究能力
牛津大学提出Agentic Reasoning框架通过整合外部代理增强LLM推理能力，在复杂研究任务中超越现有模型，显著提高准确性和生产力。