RAG通过“检索+生成”增强大模型问答能力，流程包括离线索引与在线检索。本文详解RAG链路：文档分块、向量化存储、相似度检索召回、拼接上下文生成答案。提供手动编排与SpringAI自动编排（RetrievalAugmentationAdvisor）两种实现方式，对比适用场景：手动适合定制化需求，自动适合快速集成。生产 ...

它不是给 Python 生态套一层 Jython 壳，而是直接用 Java 的类型系统和反射机制实现了 function calling 协议。 这带来一个很实际的好处：你的工具方法就是普通 class 里的普通方法，加个 @Tool 注解就能被 LLM 调度；你的知识库检索就是实现一个 ContentRetriever 接口；你的会话记忆就是往 builder 里传一个 ChatMemory。

这份 Qwen3.5 官方索引快照将视觉语言与多模态代理作为家族方向，主要提供研究入口。 阅读重点：先看方法如何解决问题，再看实验条件与适用边界。 先看一个例子 能分析图片与能连续调用工具完成任务是两类能力；应分别查看原文与应用测试。 来源信息 ...