基于Dify工作流，轻松构建会自我优化的测试智能体
借助Dify工作流，构建可自我优化的AI测试智能体，实现测试用例自动生成、动态策略调整与持续学习。通过自然语言解析、智能数据生成与CI/CD集成，大幅提升测试效率与覆盖率，让测试从手工迈向智能自动化。
数字人平台技术、场景应用优势
数字人企业正引领技术革命，融合AI、CG与NLP，打造虚实交互的“数字生命体”，从效率提升到体验升级，重塑人机共生未来。
构建AI智能体：十九、优化 RAG 检索精度：深入解析 RAG 中的五种高级切片策略
本文详细介绍了RAG（检索增强生成）系统中的文本切片策略。RAG切片是将长文档分割为语义完整的小块，以便AI模型高效检索和使用知识。文章分析了五种切片方法：改进固定长度切片（平衡效率与语义）、语义切片（基于嵌入相似度）、LLM语义切片（利用大模型智能分割）、层次切片（多粒度结构）和滑动窗口切片（高重叠上下文）。作者建议根据文档类型和需求选择策略，如通用文档用固定切片，长文档用层次切片，高精度场景用语义切片。切片质量直接影响RAG系统的检索效果和生成答案的准确性。
会议纪要背后的秘密:好的纪要能让会议减少一半
会议开完责任不清、决策模糊?本文分享一个会议纪要AI生成指令,能从混乱的会议讨论中提取决策事项、分配责任人、明确时间节点。支持DeepSeek、通义千问等国产AI,15分钟生成结构完整的专业纪要,把口头约定变成书面契约,让团队协作更透明高效。
MoE架构：大模型的规模扩展革命
MoE（混合专家）架构通过稀疏激活多个专业化子网络，实现高效计算与大规模模型的结合，提升训练推理效率及模型可扩展性，成为大模型发展的重要范式。