2025年11月，杭州某电商公司的招聘现场爆出猛料：一位毫无技术背景的35岁宝妈，凭借用AI工具搭建的智能客服系统，击败20名计算机专业应届生，成功拿下月薪28K的AI运营岗位。这个真实案例正在颠覆行业认知——**AI大模型早已不是程序员的专属，而是像Excel一样的全民工具**。

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当我们谈论AI大模型时，本质上是在谈论效率革命。学会用模型处理重复性工作，把时间留给创意和决策，这才是普通人的破局之道。记住：2025年最危险的不是不会写代码的人，而是不会用AI提升自己的人。

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在大模型知识库开发领域，向量数据库的选择直接影响系统的性能、扩展性和开发效率。随着Redis 8.0推出Vector Set数据结构并增强向量搜索能力，开发者面临新的选择困境：是采用传统专用向量数据库（如Milvus、Pinecone），还是拥抱Redis这一“新晋”向量存储解决方案？本文将从技术架构、性能指标、成本效益和典型场景四个维度，为您提供一套完整的决策框架，帮助您在大模型知识库开发中做出

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在AIGC 应用开发的时候我们通常会遇到两个名词提示词工程和上下文工程，而且在dify的配置上我们也会看到这两个按钮，但是他们是什么关系的，各自对于AIGC应用影响的程度是怎样的？今天我们来详细分析一下。

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首先提出了"掌握度评分"这一指标，用以精准识别RAG知识库中的冗余知识并进行剪除。经过剪枝后，对于模型已"掌握"的问题，其回答将主要依赖模型自身的内部知识。

传统智能体优化需要重构代码、重写逻辑。时间成本高。技术门槛更高。