agent as a judge这个框架本身是用来评估代码生成agent的效果的，并且提出了名为DevAI的测试集，用来评测AI开发任务的效果 https://deepwiki.com/metauto-ai/agent-as-a-judge/2-usage-guide 现成的codebase中，主要有3个feature可以用： * ask anything * 用自然语言去query codebase * agent evaluation * 使用AaaJ来评估developer agent的效果。这里有两种方式，…
PocketFlow的作者基于PocketFlow做了一个用来给Codebase生成文档的项目，算是简化版本的DeepWiki，这里介绍一下基本思路 核心代码就在nodes.py中 看deepwiki的流程图，这里的node都是串行执行的： IdentifyAbstractions 是把整个codebase丢给LLM，给的格式是文件目录，文件内容的tuple 输出若干个abstraction，对应的解释，以及相关的文件索引 输出格式是YAML 为了避免模型输出文件路径出问题，这里是让他输出文件路径对应的index，…
一个极简的Agent框架，核心点在于定义了节点的执行逻辑和转移逻辑 中文的可以看看这个 https://www.zhihu.com/question/1898055391348238271/answer/1898075972873491235 框架 Node 节点之间通过share store通信 * prep是从share store中获取数据 * exec是执行 * post是写回share store node还提供了一些retry + fallback的逻辑 Flow 看一个例子就行 这里revise >>…
PolyG: Effective and Efficient GraphRAG with Adaptive Graph Traversal 论文介绍 《PolyG: Effective and Efficient GraphRAG with Adaptive Graph Traversal》提出了一种自适应的图遍历策略，用于增强基于知识图谱的检索增强生成（GraphRAG）系统。传统的GraphRAG方法采用固定的图遍历策略（如广度优先搜索或随机游走），但不同问题类型需要不同的遍历策略，导致生成答案的质量和效率受限…
https://www.anthropic.com/news/contextual-retrieval 这篇文章介绍了一种名为“Contextual Retrieval”的新方法，用于改进基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的信息检索系统。以下是文章的主要内容概述： 背景 在许多应用场景中，AI模型需要访问特定的背景知识，例如客户支持需要了解业务信息，法律分析需要了解大量案例数据。RAG 是一种常用的方法，通过从知识库中检索相关信息并将其附加到用户的输入中，从而…
Don’t Do RAG: When Cache-Augmented Generation is All You Need for Knowledge Tasks 这个思路其实和之前的MemoRAG挺像的，只不过可能更简单一点？ 其实这里说的零检索延迟的代价就是所有的文档必须能够放到上下文窗口中。其实感觉是不太可用的，并且这里还没有做MemoRAG那样的压缩 唯一的优势就是节省prefill这一段计算开销了。确实在长上下文下耗时比较多，但这块可能还不是瓶颈，用户现在已经认同生成高质量的问答是需要时间的。所以相对来说…