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全部主题 · 历史覆盖：2020年2月10日 — 2026年10月17日
来源最近成功更新：2026年10月21日 · 4 个来源最近更新失败
原文摘要：Changes since langchain-core==1.6.11 release(core): 1.6.12 (#41277) fix(core): propagate extras on content-block-start events (#41272)
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阅读后可以做：若涉及你的检索链路，用现有问题集对比召回、引用和无法回答的情况，再决定是否升级。
这是该主题的通用学习建议，并非针对本条的分析；具体变化请以原始记录为准。发生了什么：Pro 与 Fast 两档共享同一向量空间，支持文本、图像及图文融合输入，100+ 语言、128K 上下文，可选 256~2048 维输出。
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导读建议的练习：理解“Pro 建索引、Fast 查询”的共享空间设计，比较低维与高维向量在召回和存储上的取舍。
来自本条已发布的中文导读，具体变化请以原始记录为准。发生了什么：厂商称其为 Gemini API 首个原生多模态嵌入模型，把文本、图像、视频、音频和 PDF 映射到同一向量空间；3 月 10 日预览，4 月 22 日转正式版。
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导读建议的练习：做一个“以文搜图”小实验，理解统一向量空间与余弦相似度检索的基本原理。
来自本条已发布的中文导读，具体变化请以原始记录为准。发生了什么：GraphRAG 论文研究利用实体图和社区摘要回答跨语料的全局问题，补充仅靠局部片段检索的思路。日期采用原始论文第一次提交的时间。
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导读建议的练习：论文首次公开日期：2024/04/24；来源核对日期：2026-10-19。
来自本条已发布的中文导读，具体变化请以原始记录为准。发生了什么：RAPTOR 递归地嵌入、聚类并总结文档片段，构建不同抽象层级的树状检索结构。适合对照普通分块检索，理解长文档信息如何被组织。
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导读建议的练习：论文首次公开日期：2024/01/31；来源核对日期：2026-10-19。
来自本条已发布的中文导读，具体变化请以原始记录为准。发生了什么：在生成前评价检索资料质量，并按结果修正检索策略；该方法强调检索失败不应被直接掩盖。
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导读建议的练习：论文首次公开日期：2024/01/29；来源核对日期：2026-10-19。
来自本条已发布的中文导读，具体变化请以原始记录为准。发生了什么：Self-RAG 研究用反思标记控制检索、生成和自我检查，尝试让模型按需取用资料。事实性与引用效果来自论文实验，不作为本站的实测结论。
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导读建议的练习：论文首次公开日期：2023/10/17；来源核对日期：2026-10-19。
来自本条已发布的中文导读，具体变化请以原始记录为准。发生了什么：通过假设性文档构造查询表示，研究没有相关性标注时的稠密检索；假设文档不应当作事实证据。
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导读建议的练习：论文首次公开日期：2022/12/20；来源核对日期：2026-10-19。
来自本条已发布的中文导读，具体变化请以原始记录为准。发生了什么：探索通过对比学习得到通用文档检索器，在缺少标注检索数据时建立表示学习方案。
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导读建议的练习：论文首次公开日期：2021/12/16；来源核对日期：2026-10-19。
来自本条已发布的中文导读，具体变化请以原始记录为准。发生了什么：RETRO 研究从大规模外部语料中检索文本块辅助自回归生成，讨论模型参数与检索知识的关系。论文实验结果应在其特定数据与设置下理解。
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导读建议的练习：论文首次公开日期：2021/12/08；来源核对日期：2026-10-19。
来自本条已发布的中文导读，具体变化请以原始记录为准。发生了什么：研究残差压缩与去噪监督，降低后期交互式检索的索引占用，具体效果依赖实验设置。
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导读建议的练习：论文首次公开日期：2021/12/02；来源核对日期：2026-10-19。
来自本条已发布的中文导读，具体变化请以原始记录为准。发生了什么：通过分别编码检索段落、在解码阶段融合信息，研究如何让生成模型利用多个外部证据片段。
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导读建议的练习：论文首次公开日期：2020/07/02；来源核对日期：2026-10-19。
来自本条已发布的中文导读，具体变化请以原始记录为准。