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AI,個人隨筆
GEO優(yōu)化的運營邏輯：輿情監(jiān)測、幻覺糾正與實戰(zhàn)應用

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想提升業(yè)務效果、實現(xiàn)數字化轉型？本文將為你解讀 GEO 優(yōu)化的關鍵。從明確 GEO 本質與價值，到精準定位目標人群、挖掘使用場景，再到關鍵詞優(yōu)化等實戰(zhàn)應用，全方位教你運用 GEO 優(yōu)化策略，更好地觸達用戶，提升業(yè)務競爭力。
產品全生命周期管理：策略制定與資源分配的綜合博弈

產品全生命周期管理：策略制定與資源分配的綜合博弈

想提升產品成功幾率？本文融合多種理論，深入剖析產品管理的三個關鍵維度。從依據技術采用生命周期找準市場定位，到基于產品生命周期制定針對性策略，再運用波士頓矩陣合理分配資源，為產品經理提供一套系統(tǒng)方法，助你在產品管理中做出明智決策，推動業(yè)務增長。
AI
萬字拆解：RAG已死嗎？上下文工程（context engineer）為何為王？

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最近看一個播客是 Chroma 創(chuàng)始人兼 CEOJeff在 Len Space 播客的對話，對話的標題就是關于“RAG is dead”的觀念，在視頻中很明顯的說明了原本的RAG的局限性和現(xiàn)在context engnieer的重要性，今天我就想全面分析一下“上文工程”（context engnieer）為什么這么爆火？以及將來RAG的形態(tài)到底何去何從……
WMS實戰(zhàn)·基礎知識·自動化≠無人：為什么倉庫越先進，越需要人？

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企業(yè)期望通過自動化倉庫實現(xiàn)無人化與成本降低，然而現(xiàn)實卻是自動化不等于無人，且成本未如預期下降。一方面追求無人高效，另一方面面臨復雜場景依賴人工與成本居高不下的困境，如何化解這一矛盾是企業(yè)面臨的關鍵問題。
AI,個人隨筆
RAG全系列之【RAG 概念掃盲】

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RAG 作為打造個性化大模型應用的基礎流程正持續(xù)火爆，不少項目已推向用戶。那 RAG 究竟是什么？簡單說，就是讓大模型基于特定知識生成答案，而非泛泛內容。本文將分享 RAG 的實戰(zhàn)經驗與應對這些挑戰(zhàn)的思路，值得探索大模型應用者一讀。
AI
搭建AI Agent的5個關鍵模塊，一文講透

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AI Agent 并非僅依賴大型語言模型調用，而是具備自主感知、思考、決策與行動能力的智能系統(tǒng)。文章從產品架構視角，拆解其感知理解、意圖識別、任務規(guī)劃、決策執(zhí)行、反饋優(yōu)化五大核心模塊，剖析各模塊功能與產品設計要點，展現(xiàn)模塊間協(xié)作迭代機制，助力理解 AI Agent 的構建邏輯。