<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>RAG on Hex4C59's Blog</title><link>http://hex4c59.cc/tags/rag/</link><description>Recent content in RAG on Hex4C59's Blog</description><generator>Hugo -- 0.150.0</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 28 Mar 2026 16:34:20 +0800</lastBuildDate><atom:link href="http://hex4c59.cc/tags/rag/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Research Agent 实战：从 RAG 到自主研究</title><link>http://hex4c59.cc/agent/build-research-agent/</link><pubDate>Sat, 28 Mar 2026 18:00:00 +0800</pubDate><guid>http://hex4c59.cc/agent/build-research-agent/</guid><description>从传统 RAG 的局限出发，用 Python 构建一个能自主制定检索策略、多轮迭代收集信息、评估信息质量并生成结构化研究报告的 Research Agent。</description></item><item><title>记忆的四种形态：Agent 如何在不同时间尺度上保住它知道的事</title><link>http://hex4c59.cc/agent/memory-types-and-design/</link><pubDate>Sat, 28 Mar 2026 12:00:00 +0800</pubDate><guid>http://hex4c59.cc/agent/memory-types-and-design/</guid><description>从「Agent 为什么会忘事」出发，系统梳理短期、情景、语义与程序四种记忆的定义、适用场景与工程实现，并厘清与 RAG、上下文管理的边界。</description></item><item><title>什么是 RAG：让大模型用上你自己的知识库</title><link>http://hex4c59.cc/agent/what-is-rag/</link><pubDate>Wed, 25 Mar 2026 12:00:00 +0800</pubDate><guid>http://hex4c59.cc/agent/what-is-rag/</guid><description>从检索增强生成的基本流程出发，说明索引、向量化、混合检索与重排序等关键环节，以及 RAG 与微调、Agent 的关系。</description></item></channel></rss>