细胞派

2025年5月1日，​​JBoltAI​​推出V4.0.0版本，其核心突破在于​​RAG视觉增强解决方案​​的行业首创。该功能将传统检索增强生成（RAG）与可视化技术深度融合，支持将知识库检索结果自动

2024年8月26日，​​JBoltAI​​推出V3.0.0版本，其核心突破在于​​多路召回（Multi-channel Recall）​​技术的全面落地。该功能支持​​向量检索+全文检索混合召回​​

2024年1月1日，​​JBoltAI​​推出V1.0版本，其核心能力之一便是深度集成​​向量数据库​​，并以此为基础构建AI数智化应用开发平台。这一版本不仅支持多模态数据处理（如Text2Json、

2024年12月31日，​​JBoltAI​​正式推出V3.5.0版本，其核心突破在于深度整合​​Milvus 2.5​​向量数据库，并创新性地实现​​BM25算法与向量检索的混合搜索​​。此次升级不

在 AI 这股创新浪潮里，企业都亟需趁早 “上车” AI 开发，才不会被市场浪潮吞没。而 JBoltAI 框架的不断进化，就是专门给企业提供登上班车的 “车票”。 AI 大模型的现状与反思 眼下的 A

在 AI 风起云涌的当下，企业都在找能快速上手、高效落地的 AI 开发 “神器”。JBoltAI 框架一次次迭代升级，就是冲着这个目标来的，今天咱就来唠唠它的进化之路。 AI 大模型的现状与反思 目前

当下 AI 大模型的落地应用大多集中在通用对话场景，像 ChatGPT 那样的 IM 对话形式，局限性逐渐显现。 一方面，企业核心数据安全难以保障，敏感信息存在泄露风险；另一方面，模型回答过于依赖预训

当下，AI 应用开发的浪潮正席卷各个行业，企业都在努力寻找能高效开发、快速落地的 AI 解决方案。而 JBoltAI 框架的迭代升级，为企业带来了全新的希望与机遇，助力企业在智能化赛道上加速驰骋。 闪

目前 AI 大模型虽展现出强大的语言理解和生成能力，但在企业实际应用中，却面临着诸多困境。其一，技术门槛高，企业往往需要投入大量的人力与时间成本去学习和掌握模型的调用与优化；其二，适配难，不同企业业务