究其原因，往往是大量的知识仅在特定员工的头脑中，并未文档化，因此 AI Agent 就像一个新来的实习生，很难编写代码，就算是写出了代码，也不知道该如何测试。我们构建的 AI 系统不仅能从标准格式的财报中提取数据，还能处理非标准布局、图表中的数据，甚至能识别文本描述中隐含的财务信息。六个月后，当两个团队同时引入 AI 辅助开发时， B 团队的 AI 助手几乎立即创造了价值，而 A 团队的 AI 则

当我们看到这些数据趋势的时候，一个词浮现在我的眼前——黑客松（Hackathon），AI领域的项目，快速地出现、快速地停止更，他们似乎在做一个真正的市场里的黑客松，那么，什么领域涵盖了最多的项目，哪些方面是停更的重灾区，哪些项目幸存了，公平竞争的项目他们现在怎么样了，我们都尝试着在一份趋势报告里叙述一二。从近十年来AI、云快速引入、数据库、操作系统这五个大技术领域的发展曲线来看，AI类项目在近些年

2025年，企业级智能客服市场规模突破420亿美元，其中基于ReAct框架的AI客服系统占比超过35%。ReAct（Reasoning+Acting）作为大模型时代最具潜力的智能体架构，通过"思考-行动"闭环将客服系统从简单问答升级为能感知、决策、执行的数字员工。本文从技术本质出发，深入解析如何基于ReAct框架构建本地知识智能客服系统，涵盖理论原理、产线实践到未来展望的全链路知识。

作为 Web 开发者，你是否经历过这样的场景？产品经理说：“做个用户能自由提问的智能客服。”你问：“具体支持哪些问题？”回答：“就……啥都能问吧。”结果上线后，用户问“年假怎么休？”，AI 回答“建议多喝水”——因为提示词写得太泛。这和 Web 开发中“需求模糊导致功能跑偏”一模一样。提示词（Prompt）就是你给 AI 写的“需求文档”。而 Agent，则是那个能理解复杂指令、自动拆解任务、调用

在大模型时代，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已成为提升语言模型事实准确性与知识时效性的关键技术路径。RAG通过将外部知识库引入生成过程，有效缓解了传统大模型“幻觉”和知识固化的问题。然而，其性能高度依赖于检索与排序模块的协同效率——不仅需要高效召回相关文档，还需通过精细化重排序确保生成阶段获取最相关、最可靠的信息。

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生成式AI的爆发让“Prompt工程”成为科技圈热词，但多数人对它的认知停留在“写一句好指令”——这其实是最大的误解。作为连接人类需求与大模型能力的“翻译官”，Prompt工程的本质是用模型能理解的语言，精准激活其潜在能力。本文结合工业界实战案例与最新研究，拆解Prompt的底层逻辑，帮你避开“写对但没用”的坑。Prompt工程不是“写好一句话”的魔法，而是理解模型机制、任务需求与用户意图的系统工

从OpenAI的Function Calling到Anthropic的MCP协议，人工智能完成了从"对话玩具"到"生产力工具"的质变。这场由协议标准引发的革命，正在重构整个AI应用生态的底层逻辑‌。

文本抄袭检测是内容平台、学术圈、电商行业的“刚需”——但传统方法（关键词匹配、哈希指纹）根本搞不定“换说法不换意思”的语义抄袭。比如把“人工智能模拟人类智能”改成“机器学习模仿人的思考方式”，旧工具会漏判，而Faiss（Facebook开源的向量检索引擎）能通过“语义向量匹配”解决这个问题。本文从原理到代码，讲透如何用Faiss搭建高精度文本抄袭检测系统，覆盖技术选型、落地案例和避坑指南。Fais

在传统Web开发中，我们常常面对模糊不清的产品需求。一个优秀的前端或后端工程师，往往需要将这些“模糊需求”转化为清晰、可执行的逻辑代码。这个过程本质上就是一种“优化”——把不明确的输入，变成结构化、可落地的输出。而如今，在AI时代，提示词（Prompt）就相当于AI模型的“需求文档”。如果你给大模型一段模糊、冗长、缺乏上下文的提示词，它给出的结果很可能就像一个没写清楚PRD（产品需求文档）的功能一