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Agent Skills实战:27个脚本不进上下文,一句话完成RAG入库前文档扫描

这篇介绍Skill 的核心设计理念(渐进式披露)与文件规范、它与 MCP 及多 Agent 的本质区别、如何将现有项目(以数据治理工具包为例)进行 Skill 化改造,以及从投标书生成等长文档场景出发,探讨 Skill 在企业级交付中的产品化潜力。

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#MCP
基于Bad Cases的Dify合同审查案例演示(工作流拆解)

这篇基于 Dify 工作流和设计的样例数据,向各位展示关于合同审查场景里,利用历史上的“坏案例”(Bad Cases,包含合同原文和审查结果)来辅助新合同的审查,一个可快速上手的解决方案示例。

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#人工智能
Lora微调实操演示(下):五次训练详解(免费GPU)

这篇介绍Lora 微调的环境配置、任务设计、基准测试、五次迭代训练以及微调后的对比测试效果。

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#人工智能#RAG
Dify+MCP: 泵类设备的预测性维护案例 (升级版 )

这篇介绍如何使用 Dify 自定义工具实现 MCP 的方法, 从而标准化 LLM 与多个数据源的交互方式。

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#MCP#人工智能
RAG多岗位简历筛选系统实践:多租户架构设计模式与源码解读

本文介绍了一个基于LlamaIndex+LangChain框架的智能简历筛选系统升级版。在原项目基础上,新增了多岗位并行管理功能(独立JD、候选人池和向量索引隔离),优化了HR工作流程(标签系统、分组展示和快速操作),并重构系统架构(分层设计、数据分库和模块化)。系统还增强了AI分析能力(四级推荐等级、结构化优劣势)和智能问答功能(岗位过滤检索、流式输出)。文章将展示系统效果、拆解四层架构、解析五

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#人工智能
TextIn vs. DeepDoc性能测评:RAGFlow解析升级完整教程(附二开代码)

这篇介绍解析工具的开源和商业化产品分类、API 和本地部署的两种调用方式、在三类场景(纯文本、表格、图片)下TextIn与 Deepdoc 的效果对比、TextIn在 RAGFlow中二开的两种实现方式等。

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#人工智能
IBM RAG挑战赛冠军方案第二弹:像素级复现→7大工程经验(内附AI播客)

这篇试图说清楚:Enterprise RAG Challenge 项目难点和冠军方案回顾、核心架构拆解、复现步骤参考、复现结果与创新点验证、可复制的工程化经验等

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万字长文:基于JoyAgent的二开工程实践(信贷尽调报告生成)

JoyAgent 的 Github 官方自述、二开案例背景说明说明、项目架构拆解、最小化侵入式扩展策略的具体实现,以及工程经验总结和架构演进思考。

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智能简历筛选案例拆解:基于LlamaIndex+LangChain的框架开发

简历筛选场景的三大核心痛点、包含数据处理流水线、双层知识存储引擎,以及基于 LCEL 对话式 RAG 应用链的核心架构,最后完整的演示下框架化的开发流程并进行效果验证。

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企业级 RAG 系统实战(2万+文档):10 个项目踩过的坑(附代码工程示例)

对Reddit 上 r/AI_Agents 中一个月前发布的一篇有 905 upvotes 的帖子做个翻译整理。包含原帖的中文翻译(人话版)、原帖中四个工程要点的代码示例及实际应用建议、以及帖子评论区精华部分的内容节选。

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#人工智能
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