AI 构建企业级RAG系统:从数据管道到智能客服的全链路架构演进 企业级RAG从Demo到生产的蜕变充满陷阱与惊喜。Synology的技术支持响应时间从22小时压缩到半小时,金融客服准确率从68%跃升至92%,这些数字背后是一整套工程化思维的胜利。本文将拆解数据管道构建、检索优化、生成控制等关键环节,揭示RAG真正落地企业所需的系统架构思维。 小麦鱼 RAG企业级AI向量检索
AI,个人随笔 企业级AI架构的工程化落地 企业级AI落地绝非简单的模型部署,而是一场关于确定性、合规性与稳定性的全方位战役。本文深度剖析如何在生产环境中构筑五重防御工事——从确保24×7高可用的算力冗余架构,到建立双向清洗的安全护城河;从搭建处理‘脏数据’的自动化炼油厂,到实现全链路透明的可观测性体系;再到用LLMOps对抗模型漂移。这些看似‘不性感’的工程化手段,正是AI能力转化为商业生产力的关键密码。 沈素明 AI应用企业级AI数据安全
AI,个人随笔 如何运用Hugging Face提高AI开发成功率? 企业级AI项目常常在最后一公里功亏一篑,问题不在算法而在工程化落地。本文深度解析如何将Hugging Face平台从单纯模型库升级为全链路基础设施,通过Model Cards标准化、Spaces快速MVP验证、Inference Endpoints无缝扩缩容等实战策略,系统性解决从实验室到生产的AI交付难题。 沈素明 AI工程化Hugging FaceMLOps
AI,个人随笔 AI产品经理:Agent是什么?针对企业级Agent产品的思考角度 Agent正成为AI时代的核心战场,从OpenAI Operator到豆包手机助手,AI智能体正在从单机版进化到多智能体协作。本文从基础概念到企业级落地,深度解析Agent的感知-规划-行动三阶段模型,并揭示成功Agent必须解决的四大业务痛点:效率瓶颈、认知负担、重复劳动与跨系统协同。 产品经理小易 AgentAI应用企业级AI
AI 2024会是企业级AI发展的元年,16个2B领域正在形成的趋势与“非共识” 现在,企业对 AI 技术的接受度和付费意愿都有一定上升,而 2024 年,或许会成为 Gen-AI 技术在 B 端发展的元年。这篇文章里,作者就分享了关于「企业如何应用 Gen-AI」的发现,一起来看看吧。 深思 SenseAI GenAITo B企业级AI