大模型应用

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RAG

AI 学会分诊和拆题 — 企业知识库从'盲目检索'走向'按需调用'

RAG（让 AI 查资料再回答）是企业 AI 的主流方案，但长期被吐槽'连 1+1 都要翻文档库'。本周开发者社区流行的修法：先让 AI 判断问题复杂度，简单的直接答，复杂的才检索，同时让它学会拆解多跳问题。

9月27日4 分钟AI财经周刊juejin.cn

掘金

传统软件崩了看日志，AI 应用最常见的问题是程序正常但输出错乱。一位开发者把这类 Bug 拆成代码、数据、模型三层，给出一套可落地的排查方法。

9月24日3 分钟AI财经周刊juejin.cn

LangChain

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。

5月6日3 分钟AI财经周刊juejin.cn

Vecta

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。

5月4日4 分钟AI财经周刊juejin.cn