《法务RAG开发不踩坑：Kiln+LlamaIndex+Helicone的协同方法指南》
本文记录企业级法务知识库RAG系统的多AI协同开发实战：面对2万份格式混杂、含15%模糊扫描件的法律文档，14天交付需3秒响应精准查询的系统，构建Kiln AI、LlamaIndex、Helicone协同矩阵。Kiln AI完成数据清洗（有效信息密度提至85%）、合成训练样本及模型微调，使专业术语识别准确率达92%；LlamaIndex搭建三层检索架构，融合语义与关键词检索，匹配错误率降至5%，响应时间缩至2.1秒；Helicone优化提示词与推理监控，输出规范率达97%。
事件驱动重塑 AI 数据链路：阿里云 EventBridge 发布 AI ETL 新范式
“一个简单的数据集成任务，开始时总是轻松愉快的，但随着业务扩展，数据源越来越多，格式越来越乱，整个数据链路就会变得一团糟。”陈涛在演讲中指出了当前 AI 数据处理的普遍困境。扩展难、运维难、稳定性差，这三大挑战已成为制约 AI 应用创新和落地的关键瓶颈。针对这些痛点，在2025云栖大会期间，阿里云重磅发布了事件驱动 AI ETL 新范式，其核心产品 EventBridge 通过深度集成 AI 能力，为开发者提供了一套革命性的解决方案，旨在彻底改变 AI 时代的数据准备与处理方式。
AI智能体框架怎么选？7个主流工具详细对比解析
大语言模型需借助AI智能体实现“理解”到“行动”的跨越。本文解析主流智能体框架，从RelevanceAI、smolagents到LangGraph，涵盖技术门槛、任务复杂度、社区生态等选型关键因素，助你根据项目需求选择最合适的开发工具，构建高效、可扩展的智能系统。
