智能化测试基础架构：软件质量保障的新纪元
本文介绍了智能化测试基础架构的核心构成与优势。该架构融合AI、领域工程与自动化技术，包含智能测试平台、测试智能体、赋能引擎和自动化工具链四部分，能自动生成用例、调度执行、分析结果，显著提升测试效率与覆盖率。其核心优势在于实现专家经验规模化、质量前移和快速适应业务变化，助力企业构建新一代质量保障体系。建议从构建知识图谱和试点关键领域智能体起步，逐步推进测试智能化转型。
AI在法律行业难以从简单工具转变为认知引擎，法律知识图谱如何解决这一难题？
本文AI产品专家三桥君探讨了AI如何从法律行业的辅助工具升级为具备认知能力的智能引擎。通过构建法律知识图谱，AI可实现法条精准引用、案件智能分析等核心功能，解决法律语义鸿沟和动态更新等挑战。三桥君介绍了知识图谱的构建过程及其在案件匹配、法条推理中的应用场景，并展示了智能助理在录音转写、案例检索、文书生成等实务中的落地价值。三桥君认为，法律知识图谱将推动AI从工具属性向认知引擎跃迁，提升法律服务效率与透明度。
从0搭建AI智能客服教程（AI智能客服系统选型和实战指南）
针对智能客服技术与业务脱节的痛点，合力亿捷通过 NLP、知识图谱及人机协同策略，助企业实现首次解决率超 70%、人力成本降 43%、年省成本超千万。其方案提升制造业问题解决率 40%，投诉转接成功率达 99%，以分场景选型助力超万家企业平衡业务与成本，成行业首选。