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电商客服智能体RAG搭建实战：从0到1的产品经理视角
电商客服智能体的构建远不止于简单调用大模型API。当面对商品参数、退换货政策、订单状态等具体问题时，RAG架构如何通过知识库检索、精准Prompt设计和混合检索策略，实现回答的准确性与可控性？本文从零开始拆解电商客服RAG系统的完整搭建过程，涵盖知识库建设、检索优化到成本控制的全链路实战经验。
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RAG知识库的底层架构与长期价值
RAG技术正在成为大模型应用的标准配置，但你真的了解它的核心价值吗？从解决大模型‘幻觉’问题，到构建企业级知识操作系统，RAG正在重塑AI应用的底层逻辑。本文将带你深入解析RAG知识库的全链路设计，揭秘从数据清洗到权限控制的关键挑战，并探讨这项技术如何从简单的问答工具进化为驱动商业决策的智能核心。
别再死磕RAG了，2026年大模型将直接淘汰这种过渡技术
RAG技术正成为企业知识库搭建的热门选择，但它的过渡属性已日益明显。随着大模型上下文窗口的指数级扩张，这项为解决记忆短板而生的技术或将面临淘汰。本文深度剖析RAG的先天缺陷，预测大模型进化路径，并给出避免技术锁死的3个关键策略，帮助企业把握AI落地的正确节奏。
AIGC风控实战（二）：驯化与对齐——从Prompt到SFT的工程落地
当千亿参数的大模型遇上真实业务场景，为何总显得“高分低能”？本文深度剖析AIGC风控中的核心痛点——涉政与色情低俗审核，揭示大模型“通识天才”背后的业务短板。从Prompt Engineering到SFT微调，从RAG知识库到红蓝对抗，带你拆解如何将人类模糊的审核直觉转化为机器可执行的工程铁律。
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。
RAG技术：实现智能客服与知识库的核心方法
RAG技术正在重塑企业级AI问答的底层逻辑。从智能客服到知识助手，这种先检索后生成的方案如何通过分片、索引、召回等关键环节，解决大模型处理海量文档的痛点？本文深度拆解RAG技术的完整工作流与核心价值，带你看懂向量数据库与Embedding模型如何协同实现精准问答。
AI基础：LLM RAG Agents 是什么
当AI智能硬件成为新风口，理解LLM、RAG和Agents三大核心技术变得至关重要。LLM如同读过全书的超级大脑，RAG让模型实时获取外部知识，而Agents则像全能项目经理协调复杂任务。本文用通俗比喻解析这三者的核心差异与应用场景，为硬件产品经理提供清晰的技术选型框架。
RAG企业实战：从原理到落地，构建企业智能知识库
RAG（检索增强生成）技术正在颠覆企业AI的应用方式。它通过高效整合分散的企业知识库，让大模型生成精准、可追溯的答案，同时解决了数据隐私、成本控制和知识更新等核心痛点。本文将深度解析RAG的工作原理、关键技术架构及企业级实施策略，为构建智能知识管理系统提供完整指南。
聊聊“上下文工程（Context Engineering）”
当AI应用在面对复杂任务时频频出错，问题可能远不止是提示词的问题。上下文工程正成为AI时代的关键范式转移，它将AI从概率性工具转变为确定性系统组件。本文深度解析RAG、工具调用和提示词链三大核心技术，并提供构建可靠AI系统的四步实践框架，带你从‘手工作坊’迈向‘工业级AI架构’。
B端产品经理面经07-智能人事方案文档（上）
智能人事系统正在重塑企业HR管理范式。本文将深度解析AI人事助手如何通过RAG技术与Agent集成，实现从基础人事管理到智能决策支持的全流程自动化，并提供精准度提升策略与Prompt工程优化方案，为B端产品经理打造高效人力运营引擎。
AI PM 进阶笔记【5】：RAG总翻车？90%的坑都在“离线准备”和“重排序”
RAG技术在企业AI落地中的痛点与解法，你真的了解吗？从加拿大航空的‘退款门’到纽约市政府的法律失误，这些真实案例揭示了RAG架构的致命陷阱。本文将深入拆解RAG与LLM的协同逻辑，从知识缺陷到行为缺陷的精准诊断，再到混合检索与语义分块的核心技术，带你避开那些让项目夭折的深坑。
讲讲 Agent Skills
AI Agent开发正面临重复解释与知识管理的效率瓶颈。Anthropic推出的Agent Skills通过模块化技能包与渐进式披露机制，革命性地解决了上下文窗口限制，让AI真正掌握程序化知识。本文将深入解析其三层加载架构如何实现Token效率与能力扩展的完美平衡，并提供实战指南助你构建专属技能。