AI Agent 进入实验室和 IVD 液路是值得关注的趋势，但第一步不是让大模型直接控制设备，而是先建立可靠的压力、气泡、阀位和执行日志数据，再用确定性规则守住边界，最后让 AI 参与分析与规划。本文由 FOREACH 工程团队整理，用于技术讨论。文中 Python 阈值和示例数据仅用于展示方法，不构成产品性能承诺、医疗建议或可直接部署的安全控制方案。FOREACH 目前不宣称已经与上述 AI

本文介绍了通过RAG-GPT和Ollama搭建智能客服的详细步骤。RAG-GPT结合信息检索和LLM的生成能力，实现了上下文相关、准确且最新的智能问答系统。通过五个步骤下载源码、配置环境变量、启动项目、体验聊天效果以及嵌入网站，用户可以快速部署并使用智能客服。本文还详细讲解了RAG技术原理、系统组成和管理后台功能，强调了RAG-GPT开源项目在数据隐私、安全性、可扩展性等方面的优势。RAG-GPT

检索增强生成（RAG）技术通过结合大型语言模型（LLM）和外部知识库来克服传统语言模型在特定领域任务上的局限。RAG通过索引、检索和生成的三步流程，增强了语言模型的能力，提高了生成内容的准确性和相关性。本文详细介绍了RAG的工作原理、实现过程和评估方法，并展望了其在多模态领域的应用前景。RAG不仅优化了问答系统的性能，还通过多样的技术整合和灵活的检索过程，推动了智能问答系统的发展。