大模型 Agent 概述
大模型Agent是基于大型预训练模型构建的智能体，具有强大的语言理解和生成能力，能完成多任务处理。其记忆功能包括短期记忆和长期记忆，支持上下文保持、知识积累、计划决策及内容创作，广泛应用于自然语言处理、问答系统、信息检索、辅助决策、教育、创意应用和客服等领域。
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。
Qwen系列模型+GraphRAG/LightRAG/Kotaemon从0开始构建中医方剂大模型知识图谱问答
本文详细记录了作者在短时间内尝试构建中医药知识图谱的过程，涵盖了GraphRAG、LightRAG和Kotaemon三种图RAG架构的对比与应用。通过实际操作，作者不仅展示了如何利用这些工具构建知识图谱，还指出了每种工具的优势和局限性。尽管初步构建的知识图谱在数据处理、实体识别和关系抽取等方面存在不足，但为后续的优化和改进提供了宝贵的经验和方向。此外，文章强调了知识图谱构建不仅仅是技术问题，还需要深入整合领域知识和满足用户需求，体现了跨学科合作的重要性。
预训练模型（Pre-trained Models）
预训练模型是在大量文本数据上训练的模型，能捕捉语言的通用特征，通过微调适用于各种NLP任务。它们具备迁移学习能力，减少训练时间和资源需求，支持多任务学习，但需注意模型偏见和可解释性问题。常见模型有BERT、GPT等，广泛应用于文本分类、情感分析等领域。
AI专业术语解析
本文围绕AI领域常见专业术语展开解析，涵盖基础概念、模型与算法、数据处理、生成式人工智能、自然语言处理等多个方面。基础概念类包括人工智能、机器学习、深度学习等，详细阐述其定义、原理及应用场景。模型与算法类涉及支持向量机、决策树、生成对抗网络等。数据处理类介绍了数据标注、特征工程、模型评估等。生成式人工智能相关术语有生成式AI、文本生成、图像生成等。自然语言处理方面涵盖分词、词向量、注意力机制等。此外，还解释了大模型、小样本学习、端到端、对齐等其他专业术语，为读者理解AI领域提供了全面且深入的参考。
企业AI知识库搭建指南
中关村科金得助智能企业知识库基于AI大模型，支持多格式文档上传与自动解析，具备智能问答、内容生成、精准搜索等功能，助力企业高效构建产品文档、技术手册、FAQ等知识体系。