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AI应用工程师是处在只会大模型API调用和大模型算法工程师之间的一个生态位，不同的企业对于AI应用工程师的要求也有所不同......

推理大模型到底会不会思考的？ 搞明白这个思维逻辑，对我们把控我们的AI产品逻辑有极大的影响，本文我们摆事实讲道理，来看看推理模型，到底会不会推理。

作为一个奔四的人，在而立和不惑之间，我想写几条忠告给马上就要经历这些，和正在经历这些的人........

本篇是该系列的第四篇，核心内容是：实现用户意图分析，并且针对不同的意图执行不同的工作流。 为了能够更好的让AI与用户进行沟通，我们需要先拆解在我们的业务场景中，我们的用户可能存在哪些意图。

RAG之父Douwe Kiela在一场演讲中，提出论点：内部知识是我们的竞争壁垒，数据处理是我们的护城河。 "大规模处理企业数据的能力才是护城河，重点要放在让AI有效处理大规模、多元和含噪数据

从0到1完成一个企业级AI售前机器人的实战指南。本篇提供传统RAG系统在工程层面上的优化，解决RAG系统回复图片、视频等信息、知识库检索错误、中文二义性问题等。

一个平均每天十万+PV、产生过亿tokens消耗的产品，而这个产品的平均响应时间不到三秒，上亿的tokens费用每天只要.....

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一个企业级的AI项目，在真实的项目中工程化的串联prompt、RAG、function call、微调、Agent等AI应用层技术的详细的落地方案和踩坑避坑。 力求完整的记录一款AI产品的落地全流程。