随着AI技术的飞速发展，AI产品经理的角色也在不断演变。本文作为“AI产品经理转型三部曲”的技术篇第二部分，深入探讨了RAG（检索增强生成）技术和Markdown语法在AI产品开发中的应用。

RAG（检索增强生成）作为一种融合信息检索与自然语言生成的创新技术范式，正在重塑AI在知识密集型任务中的应用方式。本文将深入剖析RAG的起源、发展脉络以及其在现代AI系统中的架构与演进路径。

在企业构建 AI 问答系统和知识增强服务的过程中，RAG（检索增强生成）架构因其高效性和准确性而备受关注。然而，许多团队在实施 RAG 系统时，往往忽视了语料质量和拆分策略的重要性，而这两者正是决定系统能否成功上线的关键因素。本文将深入探讨如何通过高质量的语料库和科学的拆分策略，提升 RAG 系统的准确率和可维护性。

在实际落地过程中，通用大模型在企业场景中面临诸多挑战，如数据安全、生成幻觉、缺乏业务语境等问题，导致其难以直接应用于业务。本文将深入探讨 RAG（检索增强生成）架构如何成为企业大模型落地的现实解法。

在当今数字化转型浪潮中，企业对知识管理的需求日益增长，而AI技术的融入为企业知识库的构建带来了新的机遇。本文将深入剖析企业RAG（检索增强生成）知识库项目的全生命周期设计，从项目启动到落地实施，详细解读如何从零开始构建知识库，如何提升知识库的召回率与准确率，以及如何通过数据处理和系统设计实现知识的有效管理和应用。

在企业级场景中，一个精准的知识库问答工具至关重要。本文深入剖析 RAG（检索增强生成）技术，从知识提取、分块、嵌入、存储与索引、检索到回答生成及效果评估等各个环节，详细阐述其核心选型与优化思路，助力读者掌握打造高精准度知识库助手的完整策略。

在大模型盛行的时代，能高效处理海量文档的 RAG（检索增强生成）方案正成为企业的刚需。但现实是：高延迟、高成本、低吞吐，拦住了大多数人。而 Google 最新发布的 Gemini 2.0 Flash，用一次性能的“降维打击”，让 PDF 转文本、并行摄取、快速问答不再遥不可及。

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在人工智能领域，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）与微调大模型（LLM）的结合正逐渐成为AI赋能的主流方式。本文深入探讨了RAG与微调大模型如何协同工作，以及这种组合为何能够有效提升AI系统的性能和实用性。

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本文聚焦大模型集成的三大关键技术--RAG（检索增强生成）、联网搜索（Function Call）和MCP（模型上下文协议），解析其技术原理、架构差异与适用场景。并探讨如何通过大模型集成能力，提升企业在简历筛选、面试邀约等招聘场景的员工生产力。

在AI产品开发过程中，产品经理常常面临如何优化交互逻辑、提升AI生成内容质量和确保方案有效性的挑战。本文将深入探讨AI产品经理的两门必修课：Prompt工程与RAG架构实战，希望能帮到大家。