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万字详解：RAG研究与销售助手实战应用
当AI从“生成”走向“检索增强”，RAG（Retrieval-Augmented Generation）正成为连接知识库与智能交互的关键桥梁。它不仅是技术研究的热点，更在企业应用中展现出巨大潜力，尤其是在销售场景中，正在重塑客户沟通、内容响应与知识调用的方式。本文将从RAG的底层原理讲起，结合真实案例，深入解析其在销售助手中的实战应用路径。
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2025，拼谁先找到场景
大模型虽在知识覆盖、内容生成等方面表现出色，但存在泛化能力有限、因果推理不足等短板，其落地难点在于能力边界与场景需求的错配，2025 年的竞争关键在于找到适配场景并实现有效交付。
攻克大模型幻觉难题：从实践探索到未来方向
大模型（LLMs）的幻觉问题 —— 即生成内容与事实不符、逻辑矛盾或凭空捏造的现象 —— 已成为制约其在关键领域应用的核心挑战。无论是医疗诊断中的错误信息，还是金融分析中的虚假数据，幻觉都可能引发严重后果。为提升大模型答案的可信度，学术界与产业界均在积极探索解决方案，形成了从技术路径到实践落地的多元探索成果。
一文讲透模型边界，AI落地第一课：别用AI
AI 落地需明确模型边界，存在 “能用 AI 就用” 与 “能不用就不用” 两种路径，核心在于把握可观测性，通过处理错误、建立反馈闭环持续优化，数据工程是其演进的关键驱动力。
比学不会AI更可怕的，是你刚学会它就没用了
AI 技术迭代迅猛，盲目报班学习易陷入 “刚学会就过时” 的困境。相比追逐具体工具，提升提问、拆解任务、审美判断等底层能力更为关键，这才是应对快速变化的核心竞争力。
元宝把自己魔改成了DeepSeek Plus
元宝接入 DeepSeek Plus，不只是一次技术升级，更是一次自我进化的尝试——它在能力、认知与交互方式上都发生了质变。本文将拆解这场“魔改”背后的动因与影响，带你洞察AI工具如何从“助手”走向“合作者”，在内容生产与认知协作中释放更大的势能。
穿透GPT5，我们可以看到什么？
从模型能力跃迁到应用生态演化，从“万能助手”到“无人公司”的可能性，它所引发的，不只是效率革命，更是认知范式的重构。本文将从多个维度穿透 GPT-5 的表象，试图回答一个更本质的问题：我们究竟在与什么样的智能共处？
关于 AI Infra 的一切
AI Infra作为人工智能发展的基石，正随着大模型的崛起而备受瞩目。本文深入探讨AI Infra的内涵、发展历程、技术要求以及未来趋势，通过与行业专家的对话，为我们揭示了这一领域的机遇与挑战。
使用RAG构建高质量知识库
在AI技术飞速发展的当下，RAG（检索增强生成）作为实用的前沿技术，正助力高效构建高质量知识库。本文深入浅出地解析RAG的定义、优势、技术原理，从知识入库到检索的全流程，并结合公司考勤管理制度实例演示其应用，助你轻松掌握RAG技术。
AI时代学会提问（一）：把20%放在前置
你以为“提问”只是沟通的起点？其实，它是认知的分水岭，是AI协作的关键杠杆。本文以“把20%放在前置”为切口，拆解如何通过前置提问、结构化思考与场景化表达，激发AI更高质量的响应，构建真正有价值的内容生产闭环。
我们聊一聊上下文工程
在大模型时代，“上下文”不再只是输入框里的几句话，而是贯穿产品设计、交互策略与智能响应的核心工程。本文从产品视角出发，系统梳理上下文工程的关键构成与设计逻辑，结合真实案例，探讨如何通过“构建上下文”来提升智能体的理解力、响应力与业务适配力。
