在信息爆炸的时代，如何从海量数据中精准获取知识并生成智能回答，已成为AI落地的核心挑战。腾讯优图实验室凭借前沿的RAG体系，突破传统检索与生成的局限，打造了一套覆盖语义检索、结构化表检索、图检索的全栈解决方案。 本文将为你深度解析优图实验室RAG技术的架构设计与创新实践：从多阶段训练的2B级Embedding模型、Reranker分层蒸馏，到结构化表的智能解析与查询，再到自研GraphRAG框架在构图效率与复杂推理上的突破。目前，优图实验室自研的RAG技术已应用在多个领域和产品，未来，我们更将着力于迈向Agentic RAG与低成本精细化方向，推动产业智能化升级。
如果你在开发项目里用过 i9-13900K，可能也遭遇过这种情况：程序跑得好好的，突然间就崩了。检查下来，问题竟然出在 CPU 的供电电压波动上。对于开发团队来说，这类硬件缺陷我们无力改变，但应用又必须要跑起来。 于是我们决定换个角度——从代码入手，看能否通过分析调试，来降低故障率。这篇文章，就是这次尝试的复盘记录。
智能体（Agent）正成为大模型落地的关键载体。无论是研究探索还是实际应用，高效、易用、可复现的智能体框架，都是推动智能体生态发展的基础设施。然而，研究者和开发者却常常遇到一些难题：例如上手门槛高、依赖环境复杂、实验难以复现，以及动辄需要训练模型或者充值海外昂贵的闭源模型API才能取得可靠的效果表现！ 9月2日，腾讯优图实验室正式开源Youtu-Agent ——一个简单而强大的智能体框架，兼顾极简设计与高性能表现，既能服务科研基线需求，也能支撑实际应用构建，最重要的是不需要训练模型、不依赖海外闭源模型就能取得极佳的效果表现！
本文探讨了如何通过AI协作重塑编程工作流，帮助读者从“效率困境”转向“场景化解决方案”。文章借鉴了Anthropic团队的内部案例，提供了一套框架和技巧，旨在将AI从简单的编码助手升级为开发搭档，提升工作效率并扩展能力边界。核心目标是帮助程序员和非技术人员通过AI协作实现任务自动化、知识加速和团队协作优化。
随着企业规模扩大，业务系统日益增多，而几乎每个系统都包含消息通知的功能模块。此时，各业务系统不得不重复开发消息推送功能，不仅耗费大量人力与时间成本，功能质量也难以统一保障；更麻烦的是，邮件、短信、企业微信等推送渠道各自为战，推送效果参差不齐不说，还让管理工作陷入混乱；加之不同渠道的消息分散在各处，员工稍不留意就可能错过重要通知，影响工作效率与决策及时性。 为了解决这样的问题，设计一个统一的企业级消息推送系统就变得至关重要，本文是腾讯云架构师技术同盟系列策划文集的新文章，带你手把手设计一个从混乱到统一的企业级消息推送系统架构。
性能优化是一个经久不衰的课题了，我们都常做。本文列举了很多常用的tips，基本都是我日常开发中遇到的问题，我将这些问题和方法梳理了下来。
因笔者个人业务关系，在深入接触300多项合规要求后，整理提交了数百项合规证据证明系统的安全性。在整理各项证据时就好奇：假如这一项不满足又能怎么着呢？怀着这些疑问去研究了一番，结果有了另外的收获，原来程序员除了正经写代码，还有这么多“发家致富”之路！
