AI 客服
企业知识库大模型落地:从 RAG 到微调的实战路径
从数据清洗、向量化到微调评测的完整技术链路,附开源与商用方案对比表。
2026年7月9日11 分钟
从数据清洗、向量化到微调评测的完整技术链路,附开源与商用方案对比表。
LLM Flow 编排让 AI 客服从「只会聊天」升级为「能真正干活的数字员工」。本文用 12 分钟讲透编排的核心组件、搭建路径、上线陷阱和 4 组 FAQ,并给出一条可以立刻套用的最小可用流程。
AI 客服真正的护城河不是模型,是你的知识库。本文用 5000 字讲清私有化知识库的部署路径、数据清洗、RAG 检索链路、权限模型与效果调优,帮你少走 3 个月弯路。
RAG(检索增强生成)技术在2026年成为企业知识管理的基础设施。本文介绍RAG的最新进展、企业落地模式和常见踩坑点。
RAG(检索增强生成)是大模型在企业落地中最关键的技术架构之一。本文全面解读RAG的工作原理、与Fine-tuning的对比、企业落地三种架构模式,以及怡途产品中的RAG应用。