通过这个实验，我们不仅构建了一个非常实用的AI助手，更重要的是，我们完整地经历了一次从需求分析、架构设计、技术攻坚到最终实现的AI应用工程落地过程。这比单纯调用一个API要酷得多！当然，从这个Demo到真正成熟的生产级应用还有很长的路要走，但这无疑是一个完美的起点。我是阿亚，我们下次再聊！觉得这篇文章对你有帮助吗？请帮忙点个「赞」或「在看」，让需要的人也能看到！下一个你想看我研究什么主题？欢迎在「

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《根治RAG应用"胡说八道"的21个关键检查点》摘要：本文分享了Dify实验室在构建知识库问答系统时对抗AI"幻觉"问题的实战经验。作者通过"开卷考试"的比喻，指出检索质量决定生成上限的核心观点，并提供了覆盖知识库构建、检索策略、生成优化的21项详细自查清单。重点包括：文档预处理技巧、语义切片策略、混合搜索方法、提示词工程要点等，同时推荐

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摘要：本文介绍了如何从0到1构建一个能理解自然语言的AI搜索系统。作者通过踩坑发现单纯依赖大语言模型(LLM)存在响应慢、结果不准确等问题，转而设计出"多路召回+重排序"的架构方案：让LLM担任"项目经理"拆解用户需求，三个专家模块（向量检索、文本检索、属性过滤）并行处理，最后由LLM进行智能排序。文章详细演示了使用Dify平台搭建该工作流的步骤，并探讨了生

【摘要】Dify实验室教你5步打造AI报告助手：1.需求拆解（明确指令）；2.技术选型（选择Dify平台+大模型+网页搜索工具）；3.工作流编排（设计自动化流程）；4.提示词工程（角色扮演+任务拆解）；5.测试迭代（持续优化）。通过搭建这个"数字化员工"，可将耗时数日的报告生成工作自动化，实现人机协同的高效创作。该方案基于Dify平台的模块化功能，让AI产品经理能快速验证原型。

《数据巨头的终极武器：用户行为大模型将如何重塑商业竞争》 本文探讨了科技巨头可能利用海量用户数据构建"用户行为大模型"(UBLM)的未来趋势。与通用大模型不同，UBLM基于企业独有的用户行为数据，能够高度精准地模拟和预测用户行为反应。这种技术将彻底改变产品开发模式，从传统的A/B测试升级为"战略推演"，使企业能在虚拟环境中进行零成本试错。文章指出，UBLM将

本文介绍了AI应用中面临的Prompt注入攻击风险，并提供了三层防御策略。通过"秘书"比喻解释了直接和间接Prompt注入攻击的原理，提出"三层过滤法"防御方案：1）输入端使用分隔符和关键词检测过滤恶意输入；2）指令端加固SystemPrompt设定明确安全守则；3）输出端进行格式校验和敏感词检测。文章强调AI应用安全需要持续维护，这套防御体系可帮助开发者建

《AI产品经理技术指南：RAG、微调与Agent解析》摘要 本文面向AI产品经理，介绍了当前最热门的三大AI技术概念：RAG、微调和Agent。RAG（检索增强生成）如同给AI配备"外部大脑"，通过知识库检索提升回答准确性；微调则是改造AI"内部大脑"，通过特定数据训练塑造专属风格；Agent让AI具备行动能力，能调用工具完成复杂任务。文章通过生动比喻解析技

关注我，让我的实验，成为你的经验。大家好，我是dify实验室的超人阿亚。过去几年，港口拥堵、原材料短缺、订单交付延迟... 几乎每个老板和供应链负责人都被折磨得焦头烂额。我们不禁要问：为什么现代供应链如此脆弱？在今天这个持续动荡的“新常态”下，它就像一辆在F1赛道上表现完美的跑车，一旦开上崎岖的越野路段，就立刻趴窝。这篇文章，不是一篇普通的分析报告。它是一份完整的。我们将从“为什么要做”的战略必要