本文详细对比了大模型三大优化技术：蒸馏适合资源受限场景，通过知识转移减小模型体积；RAG利用外部数据增强生成能力，适合实时更新需求；微调则针对特定领域提升模型性能，特别介绍了LoRA等高效微调方法，帮助开发者根据实际应用场景选择合适的技术路径。

本文详细对比了大模型三大优化技术：蒸馏适合资源受限场景，通过知识转移减小模型体积；RAG利用外部数据增强生成能力，适合实时更新需求；微调则针对特定领域提升模型性能，特别介绍了LoRA等高效微调方法，帮助开发者根据实际应用场景选择合适的技术路径。

本文详细对比了大模型三大优化技术：蒸馏适合资源受限场景，通过知识转移减小模型体积；RAG利用外部数据增强生成能力，适合实时更新需求；微调则针对特定领域提升模型性能，特别介绍了LoRA等高效微调方法，帮助开发者根据实际应用场景选择合适的技术路径。

文章详细解析了RAG技术实践中的十大误区，包括忽视数据质量、过度依赖通用检索算法、文本拆分不合理等，并提出了提升RAG准确率的四大核心策略：数据治理（构建高质量动态知识库）、检索优化（场景化适配算法）、生成约束（确保基于检索知识回答）和系统迭代（建立评估与干预机制）。文章强调RAG价值实现需结合具体场景，遵循"数据为基、检索为核、生成为果、迭代为要"的原则，才能提供准确可靠的智能服务。

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本文是AI智能体的50个常见问题解答，涵盖基础概念、平台工具、核心能力和实战案例。文章解释了智能体的定义、与传统AI的区别、主流平台(如Dify和扣子)的使用方法，以及如何利用智能体创富。即使是零技术背景的人，也能通过这些平台创建自己的AI智能体

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文章探讨了在大模型应用中处理海量数据时的性能瓶颈问题，特别是在RAG知识库导入场景下的效率优化。作者提出通过批量传参减少网络IO、使用多线程/异步实现并行处理、选择支持高频访问的第三方API等方法，成功将百万级数据处理时间从几小时缩短至20分钟，显著提升了大模型应用的性能表现。

本文详解企业级AI Agent的五大核心架构层（感知、认知、决策、执行、反馈），以及从需求分析、技术选型到开发部署的四步落地指南。通过真实案例剖析企业AI Agent落地痛点与解决方案，强调安全、集成、效能和合规四大要素，帮助开发者构建真正能提升企业效率的智能Agent系统。