聚客AI

在大模型应用开发的实践中，你们可能会遇到这样一个问题，无论单个智能体（Agent）的能力多么强大，其“独行侠”式的作业模式在应对复杂任务时往往显得力不从心。这好比让一位程序员独立负责从需求分析、编码、

自然语言理解（NLU）作为AI智能体与用户交互的核心环节，其效果直接决定了用户体验的优劣。在NLU技术体系中，​​意图识别​​（Intent Detection）与​​槽位抽取​​（Slot Fill

随着AI进入Agent时代，构建语言模型的焦点正从“为提示找到正确的词语和短语”转向“什么样的上下文配置最有可能产生期望的模型行为？”这一转变标志着提示工程（Prompt Engineering）正在

多模态 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是在传统文本 RAG 基础上整合视觉、听觉等多种信息源，从而提供更丰富、准确且上下文相关的回答。这一技术极大地拓展了人工智

很多人一听到 LLM 就只想到“提示词工程”。认为写好prompt就够了，可当你去面试AI产品经理岗位时，你才会发现远不止“写提示词”这么简单。对于企业生产级系统要求工程化、部署、优化与可观测性形成闭

Embedding模型是大型语言模型（LLM）的核心，负责将文本转换为高维向量空间中的数值表示，从而使语义关系转化为可计算的数学关系。如果选错Embedding模型，RAG系统可能会检索到不相关或低质

2025年，商业智能（BI）正经历由AI Agent驱动的根本性变革。传统BI工具从被动的数据展示平台，逐渐演变为能够自主感知、推理、规划并执行任务的主动决策伙伴。本次分享的内容面向企业技术决策者（如

随着AI大模型的迅速发展，深入理解视觉语言模型（Vision-Language Model, VLM）的技术内核与发展现状是至关重要的。VLM标志着多模态人工智能的一个重要突破，它使模型能够同时处理图

你有没有想过，当我们向Deepseek提问时，为什么大模型能识别你的内容并找出你想要的答案，这个看似简单的交互背后，实际上经历着从数据预处理到深度学习推理的复杂技术流程。今天我将拆解大模型生成优质内容