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RAG
6 篇文章
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向量数据库是什么？AI 时代的"图书馆索引系统"
向量数据库是 AI 时代的“图书馆索引系统”：Embedding 把内容变成语义坐标，向量数据库负责毫秒级找到意思最接近的答案。本文讲清原理、2026 年的新变化，以及它和 RAG 的关系。 阅读全文 → -
AI的"记忆"是怎么实现的？为什么它有时记得你，有时又翻脸不认
大模型本身没有记忆，你感受到的“记得”都是外部系统在递小抄。本文拆解短期与长期记忆机制、三类长期记忆的分工和 AI 翻脸不认人的真相时刻，并说明记忆如何在 Agent 身上变成可积累的职业资产。 阅读全文 → -
AI 为什么会一本正经地胡说八道？聊聊大模型幻觉的来龙去脉
大模型会一本正经地编造内容，源于概率生成的天性，又被评测机制放大。本文拆解幻觉的类型、成因与数据，并介绍个人和企业如何通过核实、RAG、验收标准与异常出口降低实际损失。 阅读全文 → -
AI总是“前讲后忘”？一文解析Context Window到Agent的高效实操示范
本文解释上下文窗口为何会让AI出现前讲后忘的问题，并给出上下文工程的实用方法和专业Agent的产品化实践。 阅读全文 → -
OpenAI都不劝你微调了：普通人用AI，根本轮不到"自己训练模型"这一步
拆解微调模型的训练、人力、维护和机会成本，比较知识库、预设 Agent 与自训模型的适用边界，并说明普通用户如何选择更务实的 AI 方案。 阅读全文 → -
读遍所有文档资料，AI为什么还是干不了活？一文讲透RAG与Agent的区别
从企业知识库的问答能力出发，厘清 RAG 与 Agent 的差异，以及 AI 从知道到真正完成任务所需的工具调用、规划和执行闭环。 阅读全文 →