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AI产品如何应对MCP的不确定性
当AI不再只是“工具”，而是能主动规划、调用工具、反思修正的智能体，人机协作的边界正在被彻底重写。从单点任务到自主闭环，Agent技术正推动AI从“被动响应”迈向“主动创造”。
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RAG流程虽看似简单，但其效果上限取决于知识库的质量与结构化程度。本文重点剖析了“录入”这一基础且易被忽视的环节，涵盖数据源选择、知识结构化录入、内容清洗、知识分块、向量化等方面，助您构建稳固可靠的知识库。
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基于Dify 知识库的实验demo：从0到1构建智能商品分类系统
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掌握 RAG（检索增强生成），就是把大模型从“聪明却不可靠的演讲家”升级为“随时查资料、句句有出处”的超级顾问，让 AI 功能在产品里真正可用、敢用、可持续用。作为AI产品经理的我们，这也是必须掌握的技术原理。
智能客服系统从0开始搭建知识库
从0开始搭建一套可用、可扩展的知识库，不只是技术活，更是认知与业务的协同工程。本文将从需求拆解、内容结构、标签体系到运营机制，系统梳理知识库搭建的关键路径，帮助你构建真正支撑智能客服的“知识引擎”。
使用RAG构建高质量知识库
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