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回答准确率从60%飙至95%!AI知识库救命方案

AI 的浪潮席卷而来,各行各业都在积极探索 AI 的落地应用,无论是为了提升工作效率,还是为了在同事和领导面前展现技术实力,技术先行者们都跃跃欲试。在众多 AI 落地场景中,**知识库(Retrieval Augmented Generation, RAG)**因其技术成熟且能快速发挥 AI 价值的特点,成为企业优先考虑的方案。 什么是 RAG 知识库? 简单来说,RAG 知识库就是让 AI 针对用户提出的特定知识问题,给出准确的回答。其应用场景广泛,例如: 内部员工问答:解答企业规章制度、工作流程等问题。 智能客服:为客户提供产品或服务咨询。 产品文档助手:帮助用户快速查找产品使用说明、常见问题等。 ... 市面上有许多关于如何搭建 RAG 知识库的技术方案,本文将不赘述具体实现细节。今天,我们重点讨论 RAG 实践中一个最令人头疼的问题:如何设计切片方案才能最大限度地提升问题回答的准确率? 我将免费分享一个我们团队在实践中探索出的高效技术设计方案,它几乎可以申请专利! 为什么传统知识库方案回答不够准确? 目前主流的知识库切片方案是将帮助文档切分成多个小块,然后将这些小块内容输入给 ...

告别提示词工程,「上下文工程」才是 AI Agent 的核心竞争力

编者按: 什么样的技能才能真正决定 AI 智能体的成败?是更复杂的算法,还是更精妙的提示词?我们今天为大家带来的文章,作者的观点是:构建强大 AI 智能体的关键已从"提示词工程"转向"上下文工程"。 文章从"上下文"的广义定义出发,详细拆解了影响 AI 决策的七大关键要素,包括系统指令、用户输入、历史对话、长期记忆、外部检索信息、可用工具及输出结构。通过对比"廉价演示项目"与"神奇智能体"的案例,作者生动展现了上下文质量如何决定 AI 的表现 ------ 真正的差距不在于模型本身,而在于是否提供了恰当的上下文支持。作者进一步提出,上下文工程是一套动态流程,需跨领域协作,以结构化的方式整合业务需求与技术实现,确保 LLM 在正确的时间获得正确的信息与工具。 作者 | Philipp Schmid 编译 | 岳扬 上下文工程(Context Engineering)是一个在人工智能领域逐渐走红的新术语。行业内讨论的焦点正从"提示词工程"(prompt engineering)转向一个更广泛、更强大的概念:上下文工程(Context Engineering)。托比·卢克(Tobi Lutk...

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