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用 Deep Agents 做文档 RAG Agent

LangChain · RAG

按官方 retrieve → offload → delegate 模式：索引文档、用检索工具把片段写入 filesystem，再交给子代理分析并合成回答。

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用 LangChain 搭一条最小 RAG 链路

LangChain · RAG

按 LangChain RAG 文档完成切分、向量化、检索与生成的最小闭环。

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用 LangGraph 构建可定制的 RAG Agent

LangChain · RAG

用 LangGraph 把 RAG 拆成可路由节点：决定是否检索、ToolNode 取回文档、grade 相关性，再生成答案或改写问题重试。

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用 Gemini Embeddings 做文本向量化

Google · Embeddings

按 Gemini API Embeddings 文档：用 embedContent 生成向量，配置 task 前缀或 task_type，并用 output_dimensionality 控制维度。

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用 Gemini File Search 做托管文档检索

Google · RAG

创建 File Search store、上传文档、等待索引，再在 Interactions 中启用 file_search 做 RAG 问答。

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用 Responses API File Search 检索 PDF 知识库

OpenAI · RAG

上传一个 PDF 到 OpenAI Vector Store，再用 Responses API 的 file_search 基于这份文件回答问题。

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用 Vercel AI SDK 生成 Embeddings

Vercel · Embeddings

按 AI SDK Core Embeddings：用 embed / embedMany 生成向量，再用 cosineSimilarity 比较相似度。

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AI Agent Framework 怎么选

TodayAI · Agent Framework

先判断你要的是单 Agent、工作流还是多 Agent，再在 LangGraph、CrewAI、Microsoft Agent Framework、LlamaIndex 与厂商 SDK 之间选择；AutoGen 只作为已有项目的维护与迁移路径。

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从 Agents Course 理解 Agent 基本闭环

Hugging Face · Agents

按 Hugging Face Agents Course Unit 1：分清 Agent 与普通聊天，理解 Think → Act → Observe，以及 Tool 与 Observation 如何推动下一步。

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用 Deep Agents 做第一次研究型 Agent

LangChain · Deep Agents

按 Deep Agents Quickstart：安装 deepagents、配置搜索工具与模型，用 create_deep_agent 跑通第一个研究型 Agent。