開發過程中，這種報錯堆棧大家應該都不陌生：
Traceback (most recent call last):
File "app.py", line 10, in module\
ZeroDivisionError: division by zero
程序崩潰，服務中斷，用户體驗歸零。
但 Python 提供的異常處理機制，遠不止是為了防止程序閃退。它的核心價值在
貝葉斯優化（Bayesian Optimization, BO）雖然是超參數調優的利器，但在實際落地中往往會出現收斂慢、計算開銷大等問題。很多時候直接“裸跑”標準庫裏的 BO，效果甚至不如多跑幾次 Random Search。
所以要想真正發揮 BO 的威力，必須在搜索策略、先驗知識注入以及計算成本控制上做文章。本文整理了十個經過實戰驗證的技巧，能幫助優化器搜索得更“聰明”，收斂更快，顯著提升模型
微軟的GraphRAG算得上是最早一批成熟的GraphRAG系統，它把索引階段（抽取實體、關係、構建層級社區並生成摘要）和查詢階段的高級能力整合到了一起。這套方案的優勢在於，可以藉助預先計算好的實體、關係、社區摘要來回答那些宏觀的、主題性的問題，這恰恰是傳統RAG系統基於文檔檢索難以做到的。
本文的重點是DRIFT搜索：Dynamic Reasoning and Inference with F
