在企业知识问答里，最常见的失败并不是“完全搜不到”，而是第一次搜到的内容看起来相关，答案也写得流畅，结论却经不起复核。用户问一句“帮我总结这份文档”，普通 RAG 往往会先搜一批材料，再把结果塞回上下文里生成答案；但如果任务变成“先判断资料够不够、再换检索方式、必要时改写查询，并给出可追溯结论”，系统就不再只是检索增强，而开始表现出代理特征。

每个 AI 开发者必须了解的 9 种 RAG 架构（附示例完整指南）超越基础 RAG，构建可靠的生产级 AI 系统

提示词是**人类向大语言模型（LLM）下达指令、传递需求、限定边界的标准化指令文本**，是人机协同的“沟通桥梁”。它不是简单的问句，而是包含指令、背景、规则、示例等信息的完整指令集，直接决定AI输出的精准度、质量和实用性。

大模型的价格战方才平息没多久，市场上立马就有新动向涌现。据悉，字节跳动的AI助手豆包已然正式推出了PC客户端，这其实不是什么新鲜事了。实际上，只要对大模型应用稍有密切关注就会知晓，早在上个月的更新里，除了能通过传统的Web端访问，用户已然能通过桌面客户端和浏览器插件来使用豆包了。有意思的是，此前5月14日，OpenAI在其首次春季新品发布会上，推出了首个多模态生成模型GPT-4o，还同步推出了桌面

2025 年 1 月至今，深流 AI 已交付数十个头部客户的客服 Agent，准确率 98% 以上，高于原人工客服团队。每个项目都经历了 “山重水复疑无路，柳岸花明又一村” 的心路历程，也旁观了同期多家自研项目失败。分享 5 条客服 Agent “反共识” 经验

在人工智能技术飞速发展的浪潮中，AI Agent 作为一种具备自主性、反应性、主动性和社交性的智能系统，正逐渐从理论走向实用，成为连接技术与复杂任务需求的关键桥梁。本文围绕 AI Agent 展开全面阐述，从基本概念入手，进一步深入到 AI Agent 的核心工作循环（感知→思考→行动→反馈）与架构模型（感知、记忆、推理、行动模块），并结合数据分析 Agent 的开发实践案例，展示其开发流程与应用

前面几篇我们已经讲了三件事：* 什么是大模型* 什么是token* 什么是词表

之前提到过，初学者第一次接触大模型API，都是用最简单的方式：发个请求，等着拿结果，打印出来。这是OK的。但当你把这个逻辑放进真实产品的时候，问题就来了：

现在的面试中关于 AI 的知识越来越多，为此训练营还专门做了 AI 相关的专用八股文，目前已经整理了上百道中大厂面试中的常见问题

1. 简单做一下个人自我介绍。2. 详细聊聊你的过往实习经历与核心工作内容。