文章介绍了大模型Agent与Workflow的区别，对比分析了5种主流Agent框架的特点和适用场景。通过客服案例说明，当问题复杂、需要跨系统查证且需动态决策时，Agent框架优于纯Workflow。文章强调Agent是让智能系统从"执行命令"走向"理解目标"的全新思维方式，为技术选型提供实用指导。

文章介绍了大模型Agent与Workflow的区别，对比分析了5种主流Agent框架的特点和适用场景。通过客服案例说明，当问题复杂、需要跨系统查证且需动态决策时，Agent框架优于纯Workflow。文章强调Agent是让智能系统从"执行命令"走向"理解目标"的全新思维方式，为技术选型提供实用指导。

文章指出LLM、RAG、Agent不是竞争技术，而是智能栈的三层架构：LLM负责"思考"但不了解最新信息；RAG负责"记忆"提供外部知识但不能推理；Agent负责"行动"执行任务但需要前两者支持。不同任务需要不同层的组合，三者协同才能构建真正强大的AI系统。

文章指出LLM、RAG、Agent不是竞争技术，而是智能栈的三层架构：LLM负责"思考"但不了解最新信息；RAG负责"记忆"提供外部知识但不能推理；Agent负责"行动"执行任务但需要前两者支持。不同任务需要不同层的组合，三者协同才能构建真正强大的AI系统。

本文介绍了RAG(检索增强生成)技术如何解决大模型在企业办公场景中的知识盲区问题。通过从企业知识库检索相关信息并增强大模型生成能力，使AI能基于最新文档给出精准回答。华数AI平台通过全文索引、RRF多源结果融合和Rerank重排序模型优化传统RAG，提升AI对企业文档的理解能力，让AI从"会说话的工具"转变为真正懂工作、知识和业务的智能助手。

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本文详细介绍检索增强生成(RAG)技术如何解决大语言模型知识局限性，通过结合信息检索与文本生成提高回答准确性。文章提供了使用ChatWiki+DeepSeek搭建企业RAG知识库的完整流程，包括知识库构建、AI机器人创建和对外集成，并以医疗问答系统为例展示实际应用效果。RAG技术特别适合需要专业知识支撑的企业场景，能持续学习最新知识并保持信息来源可控性。

本文详细介绍检索增强生成(RAG)技术如何解决大语言模型知识局限性，通过结合信息检索与文本生成提高回答准确性。文章提供了使用ChatWiki+DeepSeek搭建企业RAG知识库的完整流程，包括知识库构建、AI机器人创建和对外集成，并以医疗问答系统为例展示实际应用效果。RAG技术特别适合需要专业知识支撑的企业场景，能持续学习最新知识并保持信息来源可控性。

本研究提出创新供应链分析方法，结合检索增强生成(RAG)与网络爬虫技术，减少新信息融入LLM的延迟，实现供应链干扰因素实时分析。实验证明，微调嵌入检索模型带来最显著性能提升，自适应迭代检索技术进一步优化效果，尤其在复杂查询中表现突出。这为构建高效实时供应链分析系统提供了有效方法，对大模型应用具有参考价值。

本研究提出创新供应链分析方法，结合检索增强生成(RAG)与网络爬虫技术，减少新信息融入LLM的延迟，实现供应链干扰因素实时分析。实验证明，微调嵌入检索模型带来最显著性能提升，自适应迭代检索技术进一步优化效果，尤其在复杂查询中表现突出。这为构建高效实时供应链分析系统提供了有效方法，对大模型应用具有参考价值。