拔俗AI家庭医生助手：用智能技术守护全家健康
AI家庭医生助手系统融合医疗大模型、知识图谱与多模态交互，打造7×24小时智能健康服务。以“辅助不替代”为原则，通过合规数据训练、精准医学对齐与动态知识推理，提供高效、可解释的个性化健康管理，打通医疗“最后一公里”，助力预防型医疗转型。（239字）
拔俗AI助教系统：基于大模型与智能体架构的新一代教育技术引擎
AI助教融合大语言模型、教育知识图谱、多模态感知与智能体技术，重构“教、学、评、辅”全链路。通过微调LLM、精准诊断错因、多模态交互与自主任务规划，实现个性化教学。轻量化部署与隐私保护设计保障落地安全，未来将向情感感知与教育深度协同演进。（238字）
《大模型赋能文化遗产数字化：古籍修复与知识挖掘的技术实践》
本文记录大模型赋能文化遗产数字化的实践，针对古籍异体字识别难、残缺文本补全不准、隐性知识难挖掘、多模态数据割裂、中小机构部署难、知识难更新等痛点，提出对应方案：搭建古籍文字与语境知识库提升识别理解率，以多源史料关联与历史逻辑约束实现文本精准补全，构建多层级框架挖掘隐性知识，设计多模态语义对齐整合多元信息，通过轻量化优化与混合部署降低使用门槛，建立动态机制保障知识迭代。优化后多项关键指标显著提升，为古籍数字化提供有效路径。
向量存储vs知识图谱：LLM记忆系统技术选型
本文探讨LLM长期记忆系统的构建难点与解决方案，对比向量检索与知识图谱架构优劣，分析Zep、Mem0、Letta等开源框架，并提供成本优化策略，助力开发者实现高效、可扩展的AI记忆系统。
