RAG

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...

这两年聊大模型落地，几乎绕不开微调、RAG、思维链这几个词，我接触过不少团队，也看过一些企业内部的尝试，最大的感受是，真正把大模型用起来的人，反而不太追逐新概念，而是清楚这些东西各自解决什么问题，经常...

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...

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...

In urban settings, cities are increasingly turning to artificial intelligence to strengthen public s...

Multimodal models can make lung CT systems more useful by connecting volumetric image evidence with ...

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...