大模型应用

提示词工程（Prompt Engineering）是大模型应用落地中最容易被低估的环节。同样的模型，提示词写法不同，输出质量可能相差数倍。实际项目中大量调用不稳定、格式解析失败的问…

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是企业知识库问答场景中最主流的大模型落地方案。它在生成前先完成一次检索，把真实文档片段拼进上下文…

AI Agent工作流设计是当前大模型应用落地的核心环节。一个可用的智能体系统，不是把Prompt丢给模型就结束，而是要把任务拆解、工具调用、上下文管理、结果校验串成一条可控的链路…

大模型RAG检索增强生成是当前解决模型幻觉与知识过期问题的主流技术路线。RAG把外部知识库检索与大模型生成结合，让模型在回答前先读取相关资料，回答内容有据可依。本文以 Python…

结构化提示词为什么能提升输出质量 大模型应用的落地效果，多数情况下不取决于模型选型，而取决于提示词工程的实施质量。同一套模型，提示词写法不同，输出质量差距可能很大。Prompt工程…

大模型幻觉问题和私有知识缺失问题，现在主要靠RAG检索增强生成来解决。企业做知识库问答、合同审查、文档分析、AI Agent工具调用，链路基本都建立在RAG之上：先把知识切片向量化…

RAG技术架构核心组件与工作流程解析 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是大模型落地企业场景的主流架构方案。纯大模型存在知识截止、…

RAG检索增强生成的核心架构与工作流程 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是当前大模型应用落地的主流范式，通过将外部知识库与LLM推理能力结合，…

AI编程智能体的核心技术架构 AI编程智能体（AI Coding Agent）是2026年大模型应用最活跃的赛道之一。与传统代码补全工具不同，编程智能体具备代码规划、编写、调试和验…