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。

从Y模型视角解析RAG（检索增强生成）、MCP（模型上下文协议）和Agent（智能代理）三大核心技术组件，揭示它们如何协同提升AI的智能水平。

这篇文章把我最近这一年多以来业余时间做 AI 应用的过程做一次复盘，一方面聊聊如何构建一个多智能体驱动的 AI 应用，另一方面在这个全新的时代，大家基本站在一个起跑线上，我以浅薄的 AI 应用落地经历，分享些做产品思维上的一些变化。

有没有想过AI为啥能准确的生成信息？还能自主决策？这些神奇的功能背后，其实有很多有趣的技术在支撑着。今天，我们就来聊聊AI的三大组件RAG、MCP和Agent

在人工智能飞速发展的当下，AI正在深刻改变我们的工作方式，甚至有可能替代部分人类的工作。然而，AI的训练和发展并非孤立存在，它背后依赖的是大量的行业知识（KnowHow）和数据。本文将深入探讨如何通过RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术，将行业经验与AI相结合，实现知识的可信化和结构化沉淀。

在数字化时代，数据分析已成为企业决策的核心驱动力。然而，随着数据量的爆发式增长和业务复杂性的提升，传统的数据分析工具已难以满足企业对高效、精准和深度洞察的需求。本文将探讨大语言模型（LLM）、图检索增强生成（Graph RAG）与智能指标平台的有机融合如何为企业带来全新的智能数据分析体验，供大家参考。

在人工智能领域中，大模型的私有化部署正在成为企业技术发展的重要方向。然而，选择哪种技术路径才能让大模型在实际应用中发挥最大效用？是RAG，还是Fine Tune？本文将深入探讨这两种技术在大模型私有化部署中的优势与挑战，帮助企业在“毛坯房”与“精装房”之间做出最优选择，实现技术与商业价值的双重提升。

许多从业者发现，尽管RAG能在短时间内快速搭建出Demo，但在实际生产环境中落地却困难重重。本文从AI大模型领域创业者的视角出发，深入剖析了RAG在产业落地中的核心问题——问题分级，并详细探讨四类问题的挑战与解决方案，供大家参考。

在人工智能领域，RAG（Retriever-Augmented Generation）技术正逐渐成为提升自然语言处理任务性能的关键。这种结合了检索与生成的模型架构，通过从大量文档中检索相关信息，并利用这些信息生成响应或文本，显著提高了预测的准确性。

2020年，RAG的概念被提出；然后2022年ChatGPT之类的大模型开始兴起，RAG在知道大模型的生成上起到了不小的作用。这篇文章，我们来了解下RAG的基本原理和使用场景。

许多AI Agent的出现，确实成为解决某些特定问题的“特效药”。但是，作为产品经理，我们也需要熟悉“药性”——他们能解决什么问题，他们可能存在的局限在哪里。

向量检索技术正在成为RAG智能问答的“隐形功臣”，让很多企业/专业领域繁复庞大的知识库真正“活起来”，而作为产品经理，理解他的“有效”和“有限性”，能真正地将这个检索技术为产品所用。