向量数据库是什么？为什么它总会和 RAG 一起出现
向量数据库几乎成了 RAG 方案里的高频词，很多人一看到它就觉得这是个很重的基础设施。其实从功能上理解，它并不神秘。向量数据库的核心作用，是把文本、图片或其他内容的向量表示存起来，并且支持高效做相似度检索。也正因为它擅长“找最像的内容”，它才总是和 RAG 一起出现。 如果你做的是普通关键词搜索，传...
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企业AI
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微调是什么？什么时候该选微调，而不是继续堆提示词或 RAG
微调是很多团队在做 AI 落地时都会遇到的一个词，但它常常被误解成“只要效果不好就去微调模型”。实际上，微调不是给模型简单加点资料，而是通过额外训练，让模型在回答风格、任务模式或特定输出结构上更稳定。也正因为它改动的是模型行为本身，所以微调和提示词优化、RAG 解决的问题并不一样。 如果你只是想让模...
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本地部署大模型是什么意思？什么情况下你真的需要自己部署
本地部署大模型，指的是把模型运行环境放在你自己的电脑、服务器或私有网络里，而不是直接调用云端现成的 AI 服务。很多人第一次接触这个词，会以为只要把模型下载下来就算部署完成了，但真正的本地部署通常还包括推理框架、显卡资源、模型格式、接口服务和权限管理等一整套问题。 之所以越来越多人关注本地部署大模型...
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RAG 是什么？为什么它比“直接问模型”更适合企业知识库
RAG 是最近经常被提到的一个 AI 概念，很多企业在做客服、内部问答、知识库搜索时都会碰到它。简单说，RAG 的全称是检索增强生成，它不是让模型只靠训练时学到的旧知识回答问题，而是先去外部资料里找内容，再结合这些资料生成答案。也正因为这一步“先检索再回答”，RAG 才会比直接问模型更适合企业知识库...
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