构建AI智能体：十七、大模型的幻觉难题：RAG 解决AI才华横溢却胡言乱语的弊病
RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索与大型语言模型的技术，旨在解决LLM的幻觉问题。其核心流程包括：离线处理阶段（知识库构建）和在线处理阶段（用户查询应答）。通过将外部知识源转换为向量存入数据库，当用户提问时，系统会检索相关内容并增强提示，再由LLM生成准确答案。RAG技术显著提升了AI在专业领域的可靠性，适用于智能客服、企业知识管理、内容创作等场景。尽管面临检索精度、多模态处理等挑战，RAG仍是AI实用化的重要突破方向。
2025年第13批中国深度合成算法备案分析报告
2025年9月，第13批深度合成算法备案公布，共586项，累计达4420项。北京、广东、浙江、上海居前列，民企为主力，覆盖教育、医疗、金融等领域。文本与对话生成占主导，数字人、多模态技术加速落地。AI应用向行业纵深发展，合规标识成常态，监管趋严推动产业规范创新。
国家网信办发布的第十四批深度合成算法备案综合分析报告
截至2025年11月，全国深度合成算法备案达5100款，广东以1329款居首，服务提供者占比77.1%。第14批新增680款创新高，医疗、教育、企业服务成主流方向，多模态与垂直领域加速发展，AI合规进入“政策+市场”双驱动新阶段。
构建AI智能体：十六、构建本地化AI应用：基于ModelScope与向量数据库的文本向量化
本文介绍了如何利用本地化部署的轻量级文本嵌入模型实现语义搜索。重点讲解了两种高效模型paraphrase-MiniLM-L6-v2和all-MiniLM-L6-v2的特点，它们通过知识蒸馏技术实现高质量语义表示，且体积小、速度快。文章详细演示了从ModelScope下载模型到本地、使用sentence-transformers库生成文本向量、构建FAISS索引进行相似性搜索的完整流程。通过Python代码示例展示了如何实现文档添加、查询处理和索引持久化功能，为构建本地化的语义搜索系统提供了实用解决方案。
AI如何解决城市禁养犬巡查难题：快瞳智能识别算法实战解析
传统人工巡查城市禁养犬存在效率低、漏检率高难题。快瞳科技通过禁养烈性犬识别与遛狗不牵绳检测算法，结合边缘计算部署，实现了对不文明养犬行为的实时发现、取证与预警。该技术将识别准确率提升至98%以上，使管理模式从被动处置转向主动发现，为构建文明养犬环境提供了高效的AI解决方案。
通义千问Qwen荣获“领先科技奖”
2025年11月6日，通义千问大模型荣膺世界互联网大会“领先科技奖”。凭借卓越性能与开源贡献，其已开源超300个模型，下载量超6亿次，衍生模型超17万，居全球首位。
阿里云百炼产品月报【2025年10月】
本月重点：通义千问发布9款Qwen3-VL多模态新模型，覆盖32B至8B多种尺寸，支持思考模式、超长视频理解及2D/3D定位，并推出统一多模态向量与高精度语音识别模型。MCP生态新增17个云服务，电商AI应用模板上线，支持一键生成商品图与宠物店数字人视频，助力高效内容创作。
