RAG

企业知识库接入生成式 AI 后，最容易出现一种误判：用户说“答案不对”，项目负责人就直接去调整模型或提示词。实际上，问题可能根本不在回答环节，而在于系统没有找到正确的资料。把“检索不到”和“模型答错...

在企业级 AI 项目中，常见的需求是让智能体能够主动调用搜索、代码解释器等工具，并基于业务数据库做出数据驱动的决策。下面以阿里云百炼平台结合 Qwen‑Agent 框架为例，展示从模型选型、工具调用链...

企业知识库最常见的使用方式，是员工遇到问题后主动提问，系统再从文档、会议记录或内部页面中检索答案。这种模式本质上是“被动问答”：知识库等待用户发起请求，检索链路也从问题文本开始。真正的主动知识服务，则...

医疗领域的 AI 咨询系统，最大的挑战从来不是模型能力，而是“答错了怎么办”。当患者拿着 AI 给出的建议去和医生沟通时，任何一次不准确的表述都可能引发信任崩塌。横浜市推出的 AI 癌症咨询系统“ラン...

企业里很多知识库已经接上了大模型，看起来能“查资料再回答”。真正难的往往不是简单问答，而是跨文档比对、条件叠套、前后矛盾需要核对的那类问题。传统 RAG 在这类场景里，经常显得“查过了，但不一定查对了...

在准备将 AI 助手接入企业内部知识库之前，最关键的一步是对已有文档进行系统化梳理。即使检索技术能够快速定位相关段落，若底层文档本身过期、重复或存在冲突，生成的答案仍可能不可靠。下面提供一套可落地的治...

企业级 RAG 知识库的难点，从来不只是“把文档交给大模型”。真正决定系统是否可用的，是企业能否持续提供可信、可检索、权限正确且能追溯来源的知识上下文。与一次性上传资料的实验室原型相比，生产环境更像一...

企业知识库选型，已经不再是“要不要使用 RAG”的单选题。随着大模型上下文窗口不断扩大，把整份报告、合同或项目资料直接交给模型处理变得可行；但当文档规模持续增长、内容频繁更新，或者用户问题需要从海量资...

在建设内部AI知识问答系统时，数据准备阶段往往是导致上线后回答失准的主要原因。资料过期、权限混杂、格式不统一、重复内容以及责任人缺失等问题，会干扰检索增强生成（RAG）从知识库检索相关信息并增强大模型...