大模型应用

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LangChain上下文工程

LangChain 推上下文工程：给 AI 塞资料越多越笨，管好上下文成刚需

大模型并非记忆力越好越聪明。LangChain 提出的上下文工程，旨在系统性管理 AI 的“视野”，解决信息过载导致的准确率下降和安全隐患，这标志着 AI 应用从拼参数转向拼工程管控。

实测九十万Token的RAG切分：最笨的按行切法最准，企业知识库别交智商税

RAG（检索增强生成）是大企业让AI读内部文档的主流方案，但多数项目效果差，根子出在文档切分上。最新实测表明，最简单的按标点切分准确率反而最高。企业建知识库，切分策略比选大模型更决定成败。