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把 Jev 当 RAG 重排序器,给上下文工程省钱

讨论上下文工程时提到,越来越多人用 Jev 做 RAG 的 reranker,在检索环节插入廉价智能来提升性能成本比。

Viv
@Vtrivedy102026.10.01收录原推发布于 2026.10.01
把 Jev 当 RAG 重排序器,给上下文工程省钱(第 1 张,共 3 张)
把 Jev 当 RAG 重排序器,给上下文工程省钱(第 2 张,共 3 张)
把 Jev 当 RAG 重排序器,给上下文工程省钱(第 3 张,共 3 张)
Viv @Vtrivedy10原推发布于 2026.10.01
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Context Engineering is still the most important job of agent & harness engineers Our goal: efficiently route the highest quality context into the LLM computational boundary (ie. the context window) a big part of this is retrieval! ppl are using Jev for RAG (as a reranker) 👀 targetedly inserting cheap intelligence into context gathering steps matters can give you great perf/cost boosts collecting some previous diagrams below on - Harnesses as context routers - Jev for RAG

这条是引用着另一条写的:x.com/erikkaum/status/2103169247102812334

x.com/vtrivedy10/status/2105366080172724337采集于 2026.10.01 10:02