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切块、清洗、烹饪：RAG知识库构建的三步曲
大语言模型明明已经喂了大量文档，为什么还是答非所问？就像米其林厨师需要精心处理食材，RAG系统也需要巧妙处理文档。从文本分块、清洗到结构化索引，这些不起眼的处理步骤决定了AI回答质量的上限。掌握这些技巧，让你的RAG系统从「路边摊」蜕变为「米其林餐厅」。
实战对比：百炼知识库与钉钉知识库的全方位对比
百炼知识库依托通义千问大模型，具备强大的多模态处理能力，支持实时知识更新与深度文档解析，适用于复杂业务场景；钉钉知识库则深度集成钉钉办公生态，侧重流程化办公场景，适合日常办公需求。两者在智能引擎、格式兼容、文档解析、交互体验、知识精准度、成本结构及管理流程等方面各有优势，企业可根据自身需求选择合适的知识管理工具。
从误检到精准：手把手教你构建高可用RAG系统的黄金法则
本文系统拆解RAG系统开发中的十大关键误区，涵盖数据治理、检索优化、生成控制与系统运维四大维度，结合企业级实践提出四维优化框架，助力开发者构建高精度、高可用的RAG系统，提升检索与生成匹配效率，保障知识准确性与系统稳定性。
MongoDB索引知识全解析
MongoDB索引是提升查询性能的核心工具，通过构建B树数据结构，将全集合扫描（O(n)）优化为索引查找（O(log n)），显著提高响应速度。本文从索引类型、设计原则、性能调优及管理实践展开解析，助力数据库高效运行。
大模型攻防演武录·第五名的进击
本文深度解析2025阿里天池大模型攻防竞赛全国第五名的技术实战经验，涵盖从攻击绕过到终极防御的完整策略演进，揭示AI安全攻防背后的技术逻辑与认知边界。
MCP协议：Agent交互的未来标准化之路
本文深入解析AI Agent核心能力——工具调用的工作机制，通过构建购物助手实例，详解Agent循环、行动类设计、安全防护与架构优化，并展望MCP协议在标准化交互中的应用前景。
MongoDB 核心概念解析
MongoDB 是一款流行的 NoSQL 数据库，以 BSON 文档模型为核心，支持灵活数据结构、水平扩展与高效查询。本文解析其数据模型、存储机制、扩展架构及关键特性，助你掌握现代应用开发中处理非结构化数据的关键技术。
高级RAG优化手册：3招解决检索不准和查询模糊
本文深入解析RAG（检索增强生成）技术的核心优化方法，涵盖背景、架构与实践。RAG通过整合外部知识库，弥补大语言模型在实时性、准确性和专业性上的不足，广泛应用于企业场景。文章系统讲解RAG如何解决知识静态、生成幻觉与专业深度不足等问题，并剖析其离线索引与在线生成的闭环流程。此外，还介绍了高级优化策略，如查询重写、混合检索与结果重排序，助力突破RAG应用瓶颈。
上海徐汇区大模型备案与大模型登记奖励补贴申报指南
上海徐汇区启动大模型备案及服务登记奖励申报，最高奖励500万元。适用于已通过备案或登记的企业，申报期为2025年8月29日至9月12日。奖励政策旨在推动人工智能产业发展，申报材料包括备案/登记证明、信用代码、身份证明等。纸质与电子材料需按要求提交。
5大实战技巧：优化RAG召回质量，避免“召回不足”灾难！
本文分享了团队在金融风控系统开发中优化RAG系统的实战经验，涵盖文档处理、召回策略与生成优化三大环节，解决召回不准、数据噪声等问题，助力构建高效精准的RAG系统。
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