字节跳动数据平台大模型评测团队分享了数据应用Agent领域的评测技术创新与实践，提出三层评测框架（基础能力、组件、端到端效果），针对Text-to-SQL任务开发了基于语义等价的评测方法，创新性地采用"Agent评测Agent"技术，并通过评估平台支撑自动化评测流程，旨在解决大模型应用效果评估难题，提升AI开发效率与质量。

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本文介绍RAG（检索增强生成）技术，通过"先抽屉后嘴巴"的烹饪比喻，解释如何将知识分割存储为向量，检索相关内容再输入大模型，提高回答准确性和时效性，降低成本和幻觉率。提供简单代码实现和问题解答，让大模型像"自来水"一样提供准确知识服务。

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腾讯企点营销云推出MAGIC方法论，通过大模型Agent技术重构营销链路，实现数据底座、增长闭环和AI营销一体化。绝味食品订单转化达人工3.1倍，太平鸟转化率提升20%，证明AI不仅提效，更改变营销分工。三层架构(MAGIC Agent、Customer AI、工具层)让1个运营完成团队工作，开启营销智能化新时代。

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今天探讨它们各自适用的场景，让您知道在何种情况下选择何种模型；同时分析它们的优势与局限，助您全面评估这些模型的性能。

Chain-of-Thought（思维链，简称CoT）是一种改进的提示技术，旨在提升大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务上的表现。Chain-of-Thought要求模型在输出最终答案之前，先展示一系列有逻辑关系的思考步骤或想法，这些步骤相互连接，形成了一个完整的思考过程。Chain-of-Thought可以通过两种主要方式实现：Zero-Shot CoT和Few-Shot CoT。

阿里云发布函数计算AgentRun，一站式Agentic AI基础设施平台，深度融合Serverless弹性与AI场景。提供毫秒级弹性、企业级安全沙箱、模型工具治理、全链路可观测和开放生态五大核心能力，让开发者专注核心逻辑创新。TCO平均降低60%，支持无代码到高代码开发，已服务于阿里云百炼、吉利汽车等企业，加速Agentic AI落地企业生产环境。

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