2000 字 Prompt 失灵后，我把调研拆成 Agent 工作流
一条 2000 字 Prompt 很难同时管住检索、核验和对比。更稳的做法，是把调研拆成检索、审计、结构化对齐和合成四层，再用状态机决定何时返工、何时输出。
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关键词：知识库
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AI 实操指南
RAG 调优别急着换模型：先检查这 7 处配置
企业文档问答出错，常卡在检索与生成之间。以 420 万 Token 的工业设备维护知识库内部测试为例，梳理切块、重叠、Top-k、相似度阈值、重排序、查询改写和生成约束，并给出 LangChain、LlamaIndex
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AI 实操指南
向量检索跑不动了：医院和券商如何用 GraphRAG 重建知识库
传统向量 RAG 在跨文档多跳问答、企业术语对齐、表格与图谱混排场景里频繁失灵。GraphRAG 通过知识图谱补齐关系推理与全局摘要短板。本文以三甲医院 DRG 病案与券商投研底稿两个真实场景，拆解从实体抽取、关系建模到
阅读全文别让手写签名和异形表格毁了RAG，三款开源多模态解析器横评
企业知识库构建中，手写签名、红色印章以及跨页异形表格常导致RAG系统检索失效。本文实测MinerU、Docling与Marker三款主流开源多模态解析器，深度对比其在复杂非结构化文档中的解析精度，并提供生产级Pipeli
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AI 工具箱
企业 RAG 容易引用旧资料，动态知识图谱怎么接
向量检索能找到相似内容，却不理解哪个版本仍然有效。企业知识库要减少“陈旧幻觉”，关键是在入库和召回之间补上版本、取代与依赖关系，再用图过滤清理冲突上下文。
阅读全文企业 RAG 反复引用旧资料，动态知识图谱怎么接
同一产品的新旧手册同时进入向量库，语义检索可能把冲突片段一起召回。可在 Milvus 或 Zilliz 之外增加版本化知识图谱，用时间戳、状态位和冲突标记约束答案，再通过增量更新控制建图成本。
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产业动态
AI Agent开始串起投研、合规和风控长流程
金融机构正尝试让 AI Agent 调用数据库、回测引擎和合规知识库，串起投研与风控作业。能否落地，取决于接口、权限、留痕和人工复核，生成能力只是其中一环。
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AI 实操指南
Qwen3接入企业知识库，先别急着塞满256K上下文
Qwen3的256K长上下文能容纳更多资料，却不等于企业知识库可以跳过检索。合同审查和客服问答真正要算的，是检索、重排、输入Token、延迟与私有化资源这本总账。
阅读全文Dify+Qwen3 搭企业问答机器人：一份能照着做完的教程
用 Dify 工作流串起通义千问 Qwen3，从数据清洗、知识库分段到提示词与权限设置，一步步搭出可上线的企业内部问答系统。文末附常见坑与排查清单。
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AI 工具箱
暑期实习生的AI工作流：从Copilot到RAG一周上手笔记
以2026年应届实习生视角，对比Cursor、GitHub Copilot、通义灵码在中文场景下的代码生成与调试表现，结合Notion AI、LangSmith等工具构建RAG知识库。提供可复用的工作流配置要点与真实数据
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开发者生态
没换模型，两周把RAG召回率从78%做到92%
一套基于 Qwen2.5-7B 的金融知识库，初始召回率为 78%。两周里我们没换模型，只重做 PDF 清洗与分块，加入 BM25 和 Cross-Encoder 重排，最后稳定在 92%。能到 94% 的 Parent
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AI 实操指南
三周迁完旧FAQ：RAG+Agent踩坑实录
一家年GMV 12亿元的电商企业，用三周把2018年上线的FAQ系统迁到RAG+Agent。3400条旧问答先被清洗到2600条，再处理分块、混合检索和Agent约束。项目记录显示，自助解决率从47%升至89%，时间戳、
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