Agent = 大脑（LLM）+ 工具箱（Tools）+ 记忆（Memory）+ 规划能力（Planning）│ AI Agent 架构图 ││ ││ 用户输入： "分析销售数据" ││ ↓ ││ │ LLM 大脑 │ ││ │(规划 + 决策) │ ││ ↓ ││ │ 选择工具执行 │ ││ ↓ ││ │ 工具箱(Tools) │ ││ │ ├─ SQL查询工具 │ ││ │ ├─ Python

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在参与工业AI项目的过程中，我发现传统的工业知识管理存在诸多痛点：技术文档分散、专家经验难以传承、新员工培训周期长。于是，我尝试用大模型+RAG技术构建了一个工业问答系统，本文分享完整的实现过程。维度RAG微调成本低（只需API费用）高（需GPU训练）更新实时（更新知识库即可）慢（需重新训练）准确性高（基于真实文档）取决于训练数据可解释性强（可追溯来源）弱（黑盒）适用场景知识问答、文档检索特定任务

在参与工业AI项目的过程中，我发现传统的工业知识管理存在诸多痛点：技术文档分散、专家经验难以传承、新员工培训周期长。于是，我尝试用大模型+RAG技术构建了一个工业问答系统，本文分享完整的实现过程。维度RAG微调成本低（只需API费用）高（需GPU训练）更新实时（更新知识库即可）慢（需重新训练）准确性高（基于真实文档）取决于训练数据可解释性强（可追溯来源）弱（黑盒）适用场景知识问答、文档检索特定任务

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