本文详细介绍了淘宝闪购技术部在AI产品落地过程中面临的挑战及解决方案，构建了一套贯穿AI产品全生命周期的评测体系。文章从"评什么"、"怎么评"、"怎么度量"和"线上效果评估"四个维度阐述了评测方法，并介绍了评测平台的架构与成果，最后展望了多模态评测、可视化标注和开放插件市场等未来方向。这套体系旨在保障大模型AI产品质量，促进持续迭代和价值落地。

本文深入解析了Agentic AI与RAG两大AI技术的本质、适用场景及结合方式。Agentic AI的核心是自主决策循环，适合多步骤工作流；RAG虽强大但非万能，规模化后需Context Engineering优化。文章提供了清晰的技术选型决策树：静态知识库适合纯RAG，多步骤任务适合纯Agentic AI，而需要"查资料+推理决策"的复杂场景则适合Agentic RAG。同时，本地模型作为成本

文章系统解析AI Agent九大设计模式，详述ReAct、Plan-and-Solve等模式的核心机制与适用场景。提供模式演进全景图与选型策略，强调根据业务需求选择合适模式，避免为简单任务强加复杂架构。未来趋势包括模式联邦化、硬件协同优化和伦理约束层，帮助开发者精准匹配场景，提升Agent落地效能。

本文给出了AI知识库和Agent智能体在各个行业的应用场景，并详细演示了DeepSeek+RAGFlow的私有化部署过程、总体架构、知识库和Agent智能体搭建、核心模块代码等细节，以及如何完美实现知识图谱和低代码开发。

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。

在智能体构建和工作流等模型应用编排平台中，dify，ragflow、n8n和目前开源的Coze这几个工具各有其优势。但是，在实际使用中，为了追求更符合个人或者单位要求的效果，通常会将这些工具或者平台的优势集成起来，以便充分发挥各自的优势，今天这篇文章，就是在主要使用Dify的基础上，集成RAGFlow的知识召回能力，从而实现更可靠的知识检索能力。

大部分企业的知识管理有三个不足：缺乏长期规划、缺乏组织机制和文化、缺乏智能化，大模型+知识库的体系建设，从知识管理的底层切入，帮助企业探索多场景的知识应用形态，提升企业知识应用价值。本文从知识库建设的挑战、AI+知识库建设框架与路径、4个不同场景的知识库落地案例，三个部分详细展开。

本文介绍了如何使用本地部署的多模态大语言模型Qwen2.5-VL实现扫描版PDF的OCR功能，并将其转换为Markdown文档。文章详细阐述了项目的技术架构、程序流程、模型下载方法以及在不同硬件上的性能表现。该方案解决了远程API的成本和限制问题，提供了在本地设备上处理PDF文档的可行方案，适合在普通笔记本到高性能服务器上部署，为后续更复杂的文档处理任务奠定基础。

DeepSeek-R1法律大模型虽对法律服务行业有颠覆性影响，但作者通过实践发现三个关键问题：未经专门训练的大模型法律检索错误频发；技术迭代速度快，部署后仍需频繁升级；本地部署硬件与训练成本高昂。因此，作者建议普通律师暂缓本地部署，转而关注未来可能出现的针对法律行业的蒸馏版本AI工具，同时掌握法律AI应用技能将成为律师职业发展的关键方向。

该文解读了《Fundamentals of Building Autonomous LLM Agents》综述，系统介绍了构建自主LLM智能体的四大核心组件：感知（处理环境输入）、推理（制定和调整计划）、记忆（提供长期知识存储）和执行（将决策转化为行动）。文章详细阐述了各组件的技术实现和设计原则，为LLM从"文本生成器"向"任务执行者"的演进提供了理论框架和实践指导。