让AI读懂代码需求：模块化大模型微调助力高效代码理解与迁移
本文介绍了一种解决开源项目代码升级中“用户需求关联相应代码”难题的创新方法。面对传统Code RAG和Code Agent在召回率、准确率和稳定性上的不足，以及领域“黑话”和代码风格差异带来的挑战，作者团队提出并实践了一套以大模型微调（SFT）为核心的解决方案。
一文读懂 AI Agent 的企业级落地逻辑丨科普扫盲
在数字化转型浪潮下，AI Agent正成为企业提效赋能的重要工具。本文深入剖析AI Agent在企业落地的现状、挑战与关键要素，探讨技术架构选择、性能平衡、场景应用及生态建设等核心问题，助力企业把握AI智能体发展趋势，实现价值创造与风险可控的协同发展。
从基础到高阶，全面提升AI生成质量
本文介绍了RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统的三大核心模块：文档分块、检索排序与反馈自适应。涵盖17种关键技术，如基础分块、语义分块、上下文增强、重排序、反馈闭环与知识图谱融合等，旨在提升信息检索质量与生成答案的准确性。通过模块化设计，系统可灵活适配不同业务场景，实现持续优化与智能进化，为构建高效、精准的AI应用提供技术支撑。