B端Agent的机会，不在于“助手”，而在基于垂直领域的任务式Agent微调
该文讨论了AI助手在企业服务中的应用，指出通用的“助手”Agent（如Coze、钉钉）在B端业务场景中表现一般，因为它们依赖用户正确指导且易发散。相比之下，任务式Agent（如TFlow）针对特定行业和场景进行微调，能更好地理解和执行复杂任务，具有更高准确性和稳定性，适合企业业务流程。TFlow的优势包括场景微调、优化流程处理，开发和使用成本较低，能直接解决实际业务问题。作者认为，B端Agent的机会在于为企业降低成本或增加效益，而任务式Agent通过微调形成的适配性成为其核心竞争力。
基于LLamaIndex构建企业级私有知识库：RAG Workflow工作流详解
【11月更文挑战第12天】随着生成式AI的快速发展，企业对智能化信息检索和生成的需求日益增加。传统的知识库系统往往局限于静态的数据存储和查询，难以满足复杂多变的业务需求。而检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）技术的出现，为企业级私有知识库的建设提供了新的解决方案。LLamaIndex作为专为LLMs（大型语言模型）设计的私有知识索引工具，结合RAG Workflow工作流，能够构建高效、智能的企业级私有知识库，满足企业对于知识管理和智能问答的多样化需求。
本地部署企业级自适应 RAG 应用的方法与实践
本文介绍了本地部署企业级自适应RAG（Adaptive Retrieval-Augmented Generation）应用的方法与实践。RAG结合信息检索与文本生成，广泛应用于问答、编程等领域。自适应RAG通过分类器评估查询复杂度，动态选择无检索、单步检索或多步检索策略，优化生成结果。其特点在于灵活性和适应性，能够根据输入情况调整检索和生成策略。核心技术包括检索策略的自适应、生成策略的自适应以及模型参数的自适应调整。通过实战，深入了解了RAG的工作原理和应用场景，并获得了宝贵经验。
springboot+redis互联网医院智能导诊系统源码，基于医疗大模型、知识图谱、人机交互方式实现
智能导诊系统基于医疗大模型、知识图谱与人机交互技术，解决患者“知症不知病”“挂错号”等问题。通过多模态交互（语音、文字、图片等）收集病情信息，结合医学知识图谱和深度推理，实现精准的科室推荐和分级诊疗引导。系统支持基于规则模板和数据模型两种开发原理：前者依赖人工设定症状-科室规则，后者通过机器学习或深度学习分析问诊数据。其特点包括快速病情收集、智能病症关联推理、最佳就医推荐、分级导流以及与院内平台联动，提升患者就诊效率和服务体验。技术架构采用 SpringBoot+Redis+MyBatis Plus+MySQL+RocketMQ，确保高效稳定运行。
2025年技术团队必看：10款提升研发效率的知识管理工具深度评测
在数字化时代，知识管理已成为提升个人与企业竞争力的关键。2025年，随着AI、大数据和云计算的发展，知识管理工具正向智能化、协作化方向演进。本文精选10款必备工具，涵盖Notion、Obsidian、语雀、飞书文档等，助你构建高效知识体系，把握未来趋势。