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SuperIntelligence
#RAG
  1. Google Developers Blog82

    Google 发布 EmbeddingGemma 2：支持多模态检索的轻量级开源嵌入模型

    Google 发布基于 Gemma 4 架构的 EmbeddingGemma 2，这是一个参数量低于 1B 的多模态嵌入模型，将文本、代码、图像、视频和音频映射到统一的 768 维向量空间。

    推荐理由：原文给出了模块化加载与维度截断的具体参数，读者可据此评估其在不同硬件限制下的检索性能与存储成本。

  1. Mistral AI68

    Mistral AI 发布 Agentic Search：提升复杂文档检索准确率并降低延迟

    Mistral AI 正式推出 Agentic Search，这是一种旨在让 AI 系统能够导航、阅读和验证复杂文档信息的多步检索层。该产品通过引入 search、open、navigate、read 和 grep 五个工具，解决了传统一次性 RAG 无法深入长文档或跨源验证的痛点。

    推荐理由：Mistral 推出 Agentic Search，通过多步检索循环解决传统 RAG 在复杂文档中的局限，并在金融与政府文档基准测试中展示了显著的准确率提升和延迟降低。

已经到底了