RAG优化实战 - LinkAI智能体平台的知识库升级之路

本文从知识库系统的完整链路 (导入、检索、生成、评估) 出发，介绍了针对RAG技术更为深入的优化方案，通过对每个中间环节的升级，尽可能保证原始知识的完整性，提升检索准确性，并生成与用户问题及上下文匹配的答案，再通过评估指标量化整体效果，形成一个可以不断循环提升的RAG优化体系。

C#中的异步编程模型与最佳实践探索

异常处理机制也得到增强，异步方法中产生的异常会被捕获并封装到Task对象中，直到await调用时才会重新抛出，这要求开发者采用区别于同步代码的异常处理策略，通常需要结合try-catch块与Task.Exception属性进行多层次捕获。对于需要与传统异步模式交互的场景，TaskFactory.FromAsync方法可将APM模式的Begin/End方法对转换为TAP模式，TaskCompleti

上下文工程驱动智能体向 因果推理框架突破

上下文工程驱动智能体向 因果推理框架突破-摘要