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微信AI团队开源WeKnora：给知识库装上“手脚”，AI 从能答到能做
当知识库不再满足于"找答案"，腾讯开源的WeKnora把文档解析、知识图谱、Agent沙箱与Skill生态串成一条完整链路。0.8.0版本为每个会话提供持久化运行时，让文件读写、脚本执行与产物生成在受控工作区中完成。本文解析这套框架如何让分散文档真正变成可推理、可执行的知识资产。
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万亿市场背后，AI数据基础设施的竞赛已经开始
外滩大会上 IDC 发布了一份 AI 数据基础设施研究，一个判断值得琢磨：模型能力已不再是唯一瓶颈，卡住 AI 从试点走向规模化落地的正在变成数据能力。调查显示 97% 的企业在推进 AI 项目，只有 5% 认为自己的数据准备好了。
从 0 到 72% 接管率：一个 AI 客服项目的完整复盘
AI客服项目从0到72%接管率，日均处理3000+咨询，新客户成交额增长8%——这不是技术奇迹，而是一系列产品决策的胜利。本文作者复盘两年多的实战经验，分享从低代码验证、MVP场景聚焦、双层架构设计到知识库切分、Prompt五段式结构等六大关键决策，以及如何化解用户对AI的抵触心理。
RAG 从 Demo 到生产：AI 产品经理的问题排查地图与调优优先级
RAG系统从Demo到产品化，效果瓶颈往往不在模型，而在数据、切分、召回等全链路。本文基于12种生产级调优策略，为AI产品经理提供一张问题排查地图，帮助团队精准定位并解决RAG应用中的真实痛点。
“GPT-6 Astra 正式登场”会怎样改变现有技术栈？
GPT-6 Astra 把异步工具调用、状态延续推到 Agent Runtime 一层，只换模型名称只能用上最表层。后端从模型网关升级为任务运行时，前端从聊天窗口变为任务控制台，百万上下文不会结束 RAG，真正拉开差距的是数据治理、权限审计与可观测性。
OpenViking 实战：把知识库、长期记忆和 Agent 技能统一到一个上下文文件系统
火山引擎开源OpenViking，以虚拟文件系统统一知识库、记忆与技能，通过L0/L1/L2分层加载优化Agent上下文检索。本文详解其设计思路、部署流程及Claude Code等工具接入实测，展示如何提升Agent信息利用效率。
连飞猪都来学的AI系统：30天从外部AI到私有化+RAG
这篇写给同行产品经理：不堆技术名词，只讲一个 AI 功能从"能用"到"可控、可验证、可规模化"过程中，我作为 PM 做了哪些判断、踩了哪些坑、沉淀了哪些可复用的方法论。
大模型越强，产品经理 越要把边界写进流程
大模型演示惊艳，上线却频频翻车？问题不在模型能力，而在产品设计。本文从任务拆解、幻觉控制到长上下文陷阱，教你如何将模型能力转化为稳定可靠的产品功能。
从一次危重猫接诊，看动物医院该怎么做 RAG
一次看似普通的宠物就诊预约，却因信息模糊、知识断层和系统割裂演变为医疗风险事件。本文从动物医院接诊场景切入，深入拆解RAG在医疗AI产品中的落地路径：如何将个人经验转化为机构知识，如何为三类信息设计不同检索路径，以及为何流程治理比模型选型更优先。
Agent 评测不能只看回答对不对：从路由、RAG 到工具调用，怎么搭一套上线前评测体系？
Agent 评测不能只看最终回复，真正的风险藏在路由、检索、工具调用等中间环节。本文拆解七层评测体系，从输入到轨迹，教你如何识别高风险错误，确保系统上线安全。
大模型为什么会答错：从生成机制到 RAG 的可信回答证据链
大模型的回答看起来像一个结果，实际上是问题表达、证据检索、上下文工程、生成约束与结果验证共同作用的产物。本文用一个教学模拟案例拆解这条链路，并给出可直接用于排查问题的方法。
没有用户数据时，我怎样验证一个 RAG 知识库 MVP
一个没有真实用户数据的个人AI产品MVP，基于倪海厦学习资料构建。本文从产品假设、内容加工到问答路线，详细拆解了从资料结构化到Hybrid RAG的完整决策过程，并坦诚展示了当前测试结果与用户验证之间的差距，为知识类AI产品设计提供了可参考的实现样例。
