RAG 2.0通过混合检索、重排序、多模态、图结构、Agentic编排与安全可信技术，构建可落地的检索增强系统。针对投诉处理场景，文章提出"理解—证据—约束—辅导"的AI原生架构，将RAG 2.0作为证据层和决策编排层，实现可追溯的证据与受约束的行动方案。系统分为索引层、检索层、排序层、编排层和治理层，并提供了从混合召回+重排开始的MVP实施路线，最终实现企业级AI原生投诉处理系统。

本文详解了AI智能体的概念、发展阶段、应用与架构。智能体是能感知环境、自主决策并执行行动的系统，分为对话式AI、人类水平推理者、执行者、创新者和组织者五个阶段，广泛应用于服务、医疗、销售等领域。架构上分为单一智能体和多智能体两种实现方式，前者依赖大模型和工具，后者可通过低代码平台或Python等代码实现。未来还将介绍基于不同平台的智能体快速实现方法，为开发者提供入门指导。

十多年前有本书叫《人人都是产品经理》，但现在可能才真正到了「人人都是产品经理」的时刻。背后独立开发者用1.5个小时，开发并上架了包括「小猫补光灯」在内的2款iOS App，这个初代版本最高冲到了苹果商店“摄影与录像分类”免费排行榜前20。后来因为抄袭者众，开发者一怒之下，选择的竟然是开发功能进阶的「小猫补光灯Pro」，收费1元。不料上架4小时内竟然冲上付费总榜第一。它成功地告诉我们：AI Nati

自人工智能（AI）诞生之初，人们就担心它会抢走人类的工作。不过，AI也不断在创造新的职业，比如最近大火的“提示工程师”（prompt engineer），随着ChatGPT等语言类大模型（large language model）和Midjourney等图像生成程序（image generator）的爆红而需求剧增。什么是提示工程师？

在AI智能体开发的赛道上，开发者面临着一个关键选择：是使用传统的编程框架如LangChain，还是选择新兴的可视化低代码平台？经过大量实践验证，Dify正在成为企业级智能体开发的首选框架，原因不仅仅是技术先进性，更在于它解决了传统开发方式的根本痛点。

BambooKG是一种新型知识图谱框架，借鉴神经科学中的Hebbian学习法则，通过非三元组边和频率加权机制建模实体关系。系统分为记忆构建和知识召回两阶段，支持多跳推理和跨文档关系推理。实验显示，在HotPotQA数据集中，BambooKG的准确率比GraphRAG最高提升58%，兼具高准确率、快速召回与强推理能力，为构建可持续学习的智能记忆系统提供了新路径。

Deg-Rag提出Graph-based RAG知识图谱降噪方法，通过实体消歧和关系反思处理LLM生成图谱。实验显示，该方法减少约40%实体节点和30-60%关系，同时QA性能提升50%-70%。类型感知Blocking和直接合并节点效果最佳，传统KG嵌入在算力紧张时更具性价比。研究证实"Less is More"原则在Graph-based RAG中成立，降噪后的图谱反而提升了检索与生成效率。

WAR-Re框架引入<API_start/stop>令牌，使TinyLlama模型实现API推荐列表动态伸缩，同步输出语义解释。实验显示，平均只需推荐1.79个API即可达81.3%命中率，较最佳基线提升21.59%。该技术解决了传统固定Top-N推荐导致的冗余或缺配问题，显著提高API推荐准确性和效率，为Web开发提供更智能的API选择方案。

RelayLLM是一种创新的大模型协作推理框架，解决传统"全有或全无"策略的效率问题。它让小模型在生成过程中主动识别需要帮助的关键时刻，通过特殊指令仅在这些位置调用大模型，实现token级"接力"生成。实验显示，该方法能将小模型性能提升约60%，而计算开销仅增加1%，显著优于传统路由方法。这种精准协作机制不仅提高了效率，还使小模型内化了部分专家推理能力。

DeepSpeed是微软开源的大模型训练优化库，提供3D并行、梯度累积、混合精度训练等关键技术。其核心组件包括API、RunTime和Ops，通过ZeRO优化器状态分片技术显著降低显存占用，支持超大规模模型训练。文章详解了从安装配置、模型加载、数据处理到训练执行的完整流程，以及多机多卡分布式训练方案，为开发者提供了从零开始使用DeepSpeed进行大模型训练的全面指南。