文档分块策略是影响RAG系统性能的最重要因素，却最容易被忽视。本文将深入解析8大分块策略的优劣，从简单的固定分块到智能的Agentic分块，帮你避开AI落地的常见陷阱，打造真正智能的企业级应用。

揭秘多模态AI引擎的核心秘密！本文深度解析文本、图像、音频如何统一映射到向量空间，实现跨模态精准检索。详解预处理、嵌入、检索全流程，分享实战坑点与优化技巧。读完你将掌握构建智能应用的黄金法则，让数据真正“活”起来！

还在用“黄金片段”评估RAG？成本高、难定位、数据单一！阿里最新CoFE-RAG框架，首创多粒度关键词驱动的全链路评估，无需重标注即可精准定位分块、检索、重排序、生成各环节瓶颈，支持PDF/PPT等真实文档格式，覆盖四类复杂查询。本文深度拆解其原理、设计与实践价值，助你构建可解释、高效、稳定的大模型落地评估体系。

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你是不是也搞混了“调用工具”和“MCP”？这篇文章用最接地气的方式讲清楚：MCP是协议，工具调用是实现；一个定规矩，一个干活。没有工具，大模型就是“无手无脚的聪明脑袋”；没有MCP，工具调用就乱成一锅粥。文末附可运行代码+对比表格，看完你就知道什么时候该用哪个、能不能混用，再也不踩坑！

揭秘RAG系统答案不准的根源——缺少Rerank模型。本文将带你深入理解Pointwise、Pairwise、Listwise三种训练方法，如何精准排序文档，提升AI智能。读罢此文，你的RAG系统不再答非所问，而是变得聪明可靠！

阿里开源Qwen3-VL系列重塑多模态AI格局，旗舰模型Qwen3-VL-235B-A22B在46项评测中32项超越Gemini 2.5 Pro与GPT-5，数学推理、视觉Agent能力实现质的飞跃。本文深度解析其空间理解突破、长视频处理黑科技及真实落地场景，手把手教你用开源模型打造智能代理应用。开发者速抢免费API接口，开启AI认知革命！

本文系统解析RAG系统检索环节的优化策略，涵盖智能数据分块、查询转换和混合搜索，帮助您提升召回率和准确性，避免AI幻觉，让大模型落地更高效。

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本文深入解析RAG系统中文档分块的核心作用，揭示从基础切分到高级策略的实战代码与经验，帮助工程师避免常见陷阱，提升AI应用问答准确性，奠定系统高性能基石。