看了法律、金融、教育、电商、办公、医疗、招聘七个行业的AI落地案例，我最大的感受是：AI不是一种技术打所有行业，而是同一个底层逻辑在不同场景里的不同解法。 这篇文章把每个行业最有代表性的案例拆出来，最后总结我看到的三个共性规律。

"Agent"这个词现在满天飞，但说实话，很多人没搞清楚它到底是什么、和普通大模型对话有什么区别、和RAG又是什么关系。这篇文章把我对AI Agent的理解写出来——不整术语堆砌，就用最简单的话把逻辑讲透。

上一篇讲了RAG知识库构建，这篇接着聊——知识库建好了，RAG就一定能用吗？远远不够。 从用户提问到大模型回答，中间还有路由、检索、重排序、生成、后处理五个环节，每个环节做不好，最终效果都会翻车。这篇文章把我对RAG检索增强生成的理解写清楚，全是实战中想明白的逻辑。

做AI产品，RAG是绕不过去的技术路线。很多人以为RAG就是"把文档丢进去，让大模型回答问题"，但真正做过的人都知道——知识库构建才是RAG系统最难的环节，没有之一。 模型是现成的，Prompt可以调，但知识库的质量直接决定了系统的天花板。这篇文章把我对RAG知识库构建的理解梳理出来，从核心概念到落地细节，尽量说人话。