前沿研究
Graph RAG 更适合这几类企业检索
向量检索擅长找相似，但在跨文档、多实体关系链的查询上容易断裂。2026年，Graph RAG 通过显式构建知识图谱来支撑多跳推理与全局分析。本文拆解供应链风控、合规审计、药物研发和工业设备运维四类场景，给出可落地的选型判
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关键词：企业
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前沿研究
AI 实操指南
AI Agent上线前，先把账单管住
2026年，AI Agent从“对话助手”进化为能自主规划、调用工具的执行者，企业的成本结构正在发生根本性改变。过去我们谈论大模型成本，主要看Token消耗；现在谈论智能体成本，要看的是**调用次数×工具单价×重试率**
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前沿研究
AI 实操指南
RPA接上Agent，先别急着全自动
财务对账、采购订单、合同初审都适合试RPA+Agent，但最稳的做法不是端到端放手，而是让RPA跑固定动作，Agent处理模糊判断，人保留复核和放行权。
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AI 工具箱
Graph RAG进知识库，别先急着建大图
Graph RAG虽强，但图谱清洗、查询开销和证据链展示是企业级落地的真实痛点。在投入资源构建复杂知识图谱前，先评估关系型问题的必要性，避免陷入过度工程的陷阱。
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技术应用
产业动态
昇腾910C对上B200，账要按集群算
B200有8TB/s内存带宽、GB200组合和800Gb/s网络平台优势；昇腾910C更依赖超节点、本土交付和软件优化。企业选型不能只看单卡参数，还要把迁移、调优和运维成本算进去。
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深度观察
RPA接上Agent，中小企业先算清三笔账
三个中小企业案例显示，RPA+AI Agent确实能省人力，但维护、误判和权限改造都会吃掉一部分收益。先从客服、财务、排产等单点场景试起，比一口气全流程自动化更稳。
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前沿研究
Graph RAG把知识库连起来
向量RAG适合找相似片段，但遇到跨文档、跨实体的问题容易断线。Graph RAG把实体、属性和关系组织成知识图谱，再结合语义检索，适合供应链、合规、法律等需要多跳推理和溯源的企业知识库。
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前沿研究
AI 工具箱