RAG全称Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成）。思路很简单：模型在回答前先跑去知识库“翻书”，把相关内容找出来，再生成答案。就像你问智能助手：“法国首都是哪？” 它立刻查资料，告诉你：“巴黎。” 快速、准确、够用。给完答案就结束。

华山医院AI医疗实践：破解"不可能三角"的数字化转型 华山医院通过部署DeepSeek大模型，构建"数据治理+场景融合"双轮驱动模式，实现医疗AI深度落地。其核心举措包括：建立统一数据中心打通多院区异构系统；采用"70B参数+满血版"双模型策略适配不同场景需求；通过三轮数据治理实现90%以上影像识别准确率。成果显示，AI将CT病灶标记时间

大语言模型（LLM）核心面试 50 问精解：从基础到进阶全攻略

LangChain的LLM Graph Transformer工具通过两种模式实现文本到知识图谱的转换：基于工具的模式利用LLM结构化输出能力，而基于提示的模式则通过示例引导模型生成图谱数据。文章重点阐述了定义明确图谱架构对提升提取一致性的重要性，并展示了将结果导入Neo4j图数据库的方法。两种模式各有优势，基于工具的模式支持属性提取但依赖模型能力，基于提示的模式兼容性更广但功能受限。该工具为构建

2025年五大开源多模态RAG框架评测报告 本报告对当前最具代表性的5款开源多模态RAG框架进行深度评测，包括： UltraRAG 2.1（清华团队MCP架构创新） RAGFlow（企业级稳定方案） Morphik（知识图谱驱动） Taichu-mRAG（学术基准领先） ScienceSage（研究导向型） 评测维度涵盖架构设计、全模态支持、检索精度、工程化成熟度等核心指标。报告提供了详细的对比矩

产品经理学习指南：从入门到精通的系统路径（附资源清单）

提示词工程（Prompt）入门到精通：一文搞懂核心原理与应用方法

本文探讨了AI领域中将数据转换为向量时为何使用"嵌入"而非"向量化"这一术语。通过流形假说理论，解释了高维数据实际上具有低维本质特征，并分布在嵌入高维空间的低维流形上。嵌入技术能够智能地将高维数据压缩到低维空间，同时保留关键结构和语义关系，这与简单的向量化（如One-Hot编码）存在本质区别。深度学习通过多层非线性变换逐步展开数据流形，而"嵌入&q

2025医疗AI新格局：DeepSeek引领行业变革，商业化破局仍在路上

本文系统阐述了AI需求开发全流程，重点介绍了AI OPS如何赋能业务团队自主参与需求调研，降低技术门槛。在开发阶段，详细探讨了LLM选型策略，强调需综合考虑响应时间、Token消耗、API调用成本等因素；深入解析了提示词设计和多模型对比实验方法；突出链路分析在耗时优化、Token监控、异常检测等方面的重要作用。通过全流程的系统化管理和优化，可显著提升AI应用开发效率、降低成本并改善用户体验。