七点互动

很多人刚接触 RAG 时，总觉得流程很简单：把 PDF 或 Word 扔进向量数据库，写一段 Prompt，让大模型参考召回的内容回答。但在实际业务中，你会发现模型经常在胡说八道，…

你在做智能体的时候，肯定踩过这个坑：对话只要超过十轮，或者隔了几天再找它，它就把你刚才说的事忘得一干二净。很多团队直接拿做文档检索那一套普通的向量 RAG（检索增强生成）来做记忆，…

做大模型应用这几年，我见过太多团队在知识库上踩坑。大家最常抱怨的两个问题，一个是检索召回率低，明明文档里写得清清楚楚，系统就是搜不出来；另一个是模型频出幻觉，召回了一堆似是而非的内…

去年做运维知识库升级时，团队遇到了一个典型困境：工程师们在日常排障群里发了几万张报错截图，内网还存着数百场内部系统培训和事故复盘录音。当新员工遇到故障，在知识库里搜索“生产环境 R…

做企业知识库或者智能问答时，很多人最先接触的是传统向量检索（Vector RAG）。向量检索在回答单一事实问题时表现尚可，但在处理复杂业务时很快就会卡壳。 比如在供应链场景问一句：…

最近很多朋友跑来问我同一个问题：豆包到底能不能像专门的笔记软件或者企业网盘那样，直接建一个属于自己的知识库？不少人在豆包的手机端和电脑网页版里找了半天，发现界面上根本没有名为“知识…

做知识库问答的时候，最让人头疼的就是 PDF 里的表格。 很多朋友跑来问我：为什么同一份设备说明书或者财报，大模型回答正文内容很准，一问到表格里的具体参数就胡说八道？ 上个月我帮一…

很多新手做智能体时最常犯的一个错误，就是把几万字的产品说明书直接扔进系统提示词（Prompt）里。结果模型要么直接报超长错误，要么记住了前头忘了后头，回答问题依旧满嘴跑火车。 大模…

很多人在本地跑 Dify 搭建知识库，经常卡在两个地方：第一是 Docker 和本地模型连不上，第二是文档扔进去之后，AI 找不准内容，回答经常胡说八道。 搭建本地知识库不是点几下…

手写代码最让人头疼的不是逻辑本身，而是没完没了的报错。很多时候，你只是调错了一个参数名，或者记错了某个类的引入路径，终端里就弹出长长一串红字。 去问通用大模型？往往更崩溃。大模型的…