企业部署 AI 不再是试验项目，而是战略行动。预算已经常态化、模型选择多元化、采购流程标准化、AI 应用开始系统落地。尽管产业需求和企业需求碎片化，但这正是企业拥抱的方向。一些关键厂商正在脱颖而出，企业也越来越多选择成品应用以加速落地。 市场形态愈加接近传统软件，但变化节奏与复杂性却完全不同——这是 AI 的特有节奏。

大模型的能力不断升级，但其内在运行机制常被视为 “黑箱”。本文深入探讨了大模型可解释性的关键价值、技术路径突破以及面临的瓶颈，强调可解释性对 AI 安全、可靠发展的重要性，期待未来 AI“心中有数”，人类对 AI“心中有底”。

面对名医资源短缺、知识传承断层和服务效率低下的挑战，中医AI凭借其强大的技术优势，正在重塑中医的诊疗模式和产业生态。本文深入剖析了当前中医AI领域的五大主流大模型，从技术架构到应用场景，从优势到争议，全面展示了中医AI在临床、研发、基层医疗和全球化布局中的实践与探索。

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。

随着AI大模型技术的快速发展和落地应用，大模型产品经理已成为科技行业炙手可热的职位之一。本文以北森系统的销售陪练AI助手产品为例，分析这一典型大模型产品的设计思路与功能实现，并以此探讨大模型产品经理与传统产品经理在工作内容与能力要求上的差异。

在AI技术飞速发展的当下，如何准确评估大型语言模型（LLM）的性能成为了一个关键问题。本文将带你走进“LLM-as-a-Judge”的奇妙世界，这是一种创新的评估方法，通过让LLM自身来评估其他LLM的输出，从而实现高效、客观的质量把控。

在人工智能飞速发展的今天，大模型已成为企业智能化转型的关键。然而，如何将复杂的大模型技术转化为实际可用的业务解决方案，是企业面临的一大挑战。本文深入剖析了大模型应用平台的分层架构体系，从应用层、渠道层到平台层和大模型层，详细解读了各层级的功能与作用。

随着人工智能技术的飞速发展，AI在搜索和知识问答领域的应用越来越广泛。然而，企业在利用AI提升客服效率时，常常面临诸多挑战，如客服培训成本高、培训效果不稳定等。本文将介绍一种通过模型微调和检索增强生成（RAG）技术优化AI搜索/知识问答的方案，旨在解决这些问题，提升企业客服的效率和准确性。

在金融行业，尤其是证券领域，AI大模型的应用也在逐步探索中。本文将深入探讨AI大模型在券商用户运营中的应用前景，从获客、激活、留存、收入到推荐的全流程，分析如何通过AI技术优化用户运营策略，提升用户体验和业务效率。

在人工智能飞速发展的今天，AI大模型技术正以前所未有的速度重塑着消费者端（C端）应用生态。从聊天机器人到专业助手，从娱乐内容到工作效率提升，AI正在催生一个全新的应用生态系统。

我在互联网行业摸索将近十年，看着行业被技术赋能、改变甚至颠覆，也算是见多识广了，这次AI洪流更是令人侧目。2023年被称为中国大模型产业化元年，当OpenAI用ChatGPT点燃全球AI革命时，国内科技企业并未选择简单复刻通用大模型的技术路线，而是将目光投向更广阔的产业纵深。

本文将深入探讨Function Calling调用外部工具的基本原理，帮助大家理解大模型是如何通过自主解析内容、决策使用工具、结构化填槽等步骤，借助外部工具完成任务的。