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RAG系统测试实战:如何验证企业知识库AI助手是否可靠?

这两年很多企业开始着手建设自己的AI应用。 常见模式: 不是重新训练一个大模型。 而是: 把企业内部数据接入大模型。 例如: 企业有: * 产品文档 * 技术手册 * 客服FAQ * 制度流程 * 项目资料 通过RAG技术: 让大模型能够基于企业知识回答问题。 例如: 员工询问: > “公司的报销标准是什么?” AI助手: 检索企业财务制度。 结合大模型生成回答。 看起来非常智能。 但是从测试角度看,一个关键问题出现: > 如何保证AI回答一定正确? --- 传统软件测试: 测试输入和输出。 例如: 接口: ```http GET /user/info ``` 输入: 用户ID。 输出: 用户...

我对 Harness Agent 平台的架构设计

ToB 的 Agent 平台,难的不是模型,是落地。 光有模型能力不够,还得能进得了企业、接得上系统、过得了合规。Agent 与业务的结合已经不再是"能不能接上"的问题,而是"接上之后能省多少事"的问题。业务人员通过智能体平台自助搭建流程,重复性工作交给 Agent 自动处理;知识库让新员工上手周期缩短,AICowork 把单点操作变成协同流。效果不是 PPT 上的指标,而是客户现场每天能感知到的效率变化:报表自动生成、工单自动分派、问答秒级响应。平台真正的价值,是让每一个业务角色都多了一个能干活的数字同事。所以这套架构的设计原则就一条:底层稳定、上层灵活、场景能快速长出来。

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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