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AI 大模型应用探索11——创建微信公众号AI助理，让公众号运营更智能
这篇文章将带你深入了解如何通过AI技术为微信公众号创建智能助理，实现自动回复、内容推荐等功能。作者详细介绍了AI智能回复的基础操作，包括如何设置关键词、创建知识库、调试提示词等，帮助你快速打造自己的AI小助手。
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AI胡说八道，不是因为它“太聪明”，而是因为它“没知识”。RAG技术正在成为解决大模型幻觉的关键方案，让生成内容不再凭空捏造，而是有据可查。本文将从底层机制到产品应用，拆解RAG如何为AI注入真实认知。
大模型在政务领域落地，纠结到底选MaaS还是自研？
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对于产品经理而言，解决幻觉问题不是技术团队的专属责任，而是决定 AI 产品能否在企业级场景立足的核心能力。本文将从问题本质、技术方案、产品策略和实战案例四个维度，提供一套可落地的幻觉缓解方法论。
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长上下文能力曾被视为大模型的“质变突破”，但它真的如我们想象中那样有效吗？本篇文章将从技术原理、产品实践与用户体验三个维度，拆解长上下文的失效机制，揭示其在真实场景中的边界与误区，并提出更具现实感的产品思考路径。
DeepSeek删豆包冲上热搜，大模型世子之争演都不演了
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今天，咱们来聊点真正能提升你产品“IQ”的话题——最近在AI圈爆火的“上下文工程”（Context Engineering）。是不是觉得这词儿听着挺高大上，但又有点摸不着头脑？别急，作为一名深耕AI领域的产品经理，我敢说，这绝对是你驯服AI的终极奥秘！
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RAG已死，召回为王：揭秘提升大模型知识检索能力的九大“神技”（深度案例版）
在大型语言模型（LLM）驱动的应用浪潮中，我们都梦想着拥有一个无所不知的AI助手。检索增强生成（RAG）技术正是实现这一梦想的钥匙，它让大模型能连接外部知识库，回答专业、实时的问题。然而，许多开发者在满怀激情地搭建完RAG系统后，却常常遭遇“AI失忆”的尴尬：模型要么回答“我不知道”，要么就开始一本正经地胡说八道。
问题的根源，往往不出在那个聪明的大模型上，而是出在了它那个“健忘”的图书管理员——检索系统上。当这个管理员无法从书架上找到相关的书籍（信息）时，再博学的教授（LLM）也无能为力。
