大模型落地

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AI助手大模型落地

AI 助手上线后最烧脑的事：90% 故障不在算法，而在参数和网络

当所有人都在讨论 AI Agent 的宏大叙事时，一线工程师的清单告诉我们：真正消耗团队精力的，是参数校验、超时重试、上下文缓存这些脏活。这是 AI 助手落地的真实门槛。

RAG 五阶段拆解 — 大模型走向开卷考试，企业落地标配已定

RAG 架构正成为企业应用大模型的标配方案，它通过检索外部知识让大模型“开卷考试”。但检索准确率和工程化难度仍是落地隐患，数据清洗成为新瓶颈。

RAG向量检索

企业 AI 知识库总答非所问，90% 的败因在检索层而非大模型

企业 AI 知识库总翻车，多数人以为是模型不行，但我们注意到真正的瓶颈在检索层。向量相似度不等于业务相关性，优化检索策略才是让 AI 落地的解药。