有谷大脑的问答界面，为什么用 AG-UI 而不是普通 HTTP
Agent 问答不是「发请求等 JSON」——要流式 token、工具调用可见、状态同步、引用可点。有谷大脑用 AG-UI 协议把 Deep Agent 和前端接在一起。
阅读全文博客
产品背后的技术思考：RAG、文档解析和知识库工程实践。
代码库进知识库，为什么不能按字符数硬切
按 1500 字符切一刀，会把 this.db = db 切成 thi 和 s.db。有谷大脑用 tree-sitter 做 AST 感知切分，只在语法边界下刀，每块带上作用域和依赖上下文。
阅读全文
PDF 入库前，为什么要先做版面检测
OCR 之前少做一步，后面 chunk 和检索都会错。有谷大脑用轻量版面检测把页面拆成标题、正文、表格、图片等区域，框准边界再 OCR——这是扫描件和复杂排版 PDF 能答对的前提。
阅读全文
Excel 表格进知识库，为什么不能按行硬切
按行读 Excel 只能拿到值，结构、公式和边界全丢了。有谷大脑用六段确定性流水线——空行切块、反差认表头、可引用渲染——让模型能说「据 Q4!B6」，而不是「据我看到的表格」。
阅读全文
合同和法律条款怎么 chunk 才能让 RAG 不翻车
通用 RAG 按 token 数切割，对法律文本是错的。条款是法律推理的最小单元——切断它就是断章取义。这篇说有谷在知识库里怎么处理合同类文档的切割问题。
阅读全文
PDF 里的图表和截图是怎么找出来的
PDF 里的图不是一类东西。有谷大脑把 PDF 结构解析（native candidate）和视觉语言模型检测（VL layout）两路结果融合，只抽真正有信息量的图，跳过 logo 和装饰。
阅读全文
PSD 文件进知识库，它是怎么被「读懂」的
PSD 不是图片，也不是文档，它是一棵图层树。有谷大脑用两路并行——合成图走 OCR，图层文字单独抽取——让设计稿里的文字和内容都能被搜到。
阅读全文