本文详细介绍了AI智能体评估的系统方法，强调评估与测试的本质区别及智能体评估的独特挑战。文章提供了结构化评估框架，包括离线与在线评估策略、多维度指标选择（战略影响、运营效率、决策智能等），以及五种实用实施方法（启发式评估器、LLM-as-a-Judge、人工评估等）。作者指出，评估是持续优化过程，需通过人工评估设定基准，结合自动化评估器实现规模化，最终确保AI智能体在实际业务中可靠高效运行，为投资

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本文探讨如何将大模型从"高级问答机器人"转变为客服/在线销售的"业务中枢"。作者提出12个关键能力，包括座席辅助（话术推荐、自动填单、情绪识别、对话小结）、营销赋能（商机评测、话术优化、跟进策略、经验提炼）和分析洞察（舆情雷达、心声挖掘、线索提取）。强调大模型价值不在于替代座席，而在于重构流程、放大人效，将客服从"成本中心"转变为"价值中心"。---

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只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享！！！vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发。

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本文提供大模型学习资源，涵盖技术理解、产品设计、项目经验、情景处理和行业趋势五大类26个核心问题详解。内容包含Transformer架构、RAG系统、模型微调等技术要点，AI产品设计方法论，实战项目经验分享，以及AI产品经理职业规划建议。配套提供学习路线图、视频教程、行业报告和面试题等资源，帮助开发者从零入门到实战掌握大模型技术，抓住AI时代机遇。

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RAG技术通过结合大模型参数化知识与外部知识库，解决知识截止、幻觉等问题。文章从朴素RAG演进到高级RAG，深入探讨四大前沿技术：混合搜索（融合词法与语义）、重排模型（精炼检索结果）、查询转换（理解用户意图）和自适应检索（系统自我修正）。提供构建高性能RAG系统的工程实践与最佳策略，强调通过多阶段、多策略组合实现可靠、智能的AI应用。