MCP
AIWorks 焕新升级：把企业级 Agent 从“搭出来”到“跑起来”，一套平台搞定
产品交流 • 数栈君 发表了文章 • 0 个评论 • 2072 次浏览 • 2025-12-31 11:59
大模型应用的下半场，是深入企业业务一线的 Agent 应用战场。从初期的闲聊对话，到如今深入业务核心，企业对 AI 的诉求已经非常清晰：我们需要的不止是通用的效率工具，更是能够理解业务逻辑、执行复杂指令、保障数据安全的生产力级智能体。AIWorks 作为一款面... ...查看全部
告别“不精准”RAG：基于 MCP 提高大模型检索外部知识精度
技术共享 • 数栈君 发表了文章 • 0 个评论 • 908 次浏览 • 2025-11-24 12:01
RAG技术的现实困境大家在实际尝试后可能会发现，RAG的精准度似乎没有那么理想。从技术原理角度分析，当前RAG主要存在以下核心问题：检索精度不足RAG的核心流程是：先将知识转换为向量并导入向量数据库，然后将用户查询也转换为向量，通过相似度匹配检索相关向量，最后... ...查看全部
AIWorks 焕新升级：把企业级 Agent 从“搭出来”到“跑起来”，一套平台搞定
产品交流 • 数栈君 发表了文章 • 0 个评论 • 2072 次浏览 • 2025-12-31 11:59
大模型应用的下半场，是深入企业业务一线的 Agent 应用战场。从初期的闲聊对话，到如今深入业务核心，企业对 AI 的诉求已经非常清晰：我们需要的不止是通用的效率工具，更是能够理解业务逻辑、执行复杂指令、保障数据安全的生产力级智能体。AIWorks 作为一款面... ...查看全部
告别“不精准”RAG：基于 MCP 提高大模型检索外部知识精度
技术共享 • 数栈君 发表了文章 • 0 个评论 • 908 次浏览 • 2025-11-24 12:01
RAG技术的现实困境大家在实际尝试后可能会发现，RAG的精准度似乎没有那么理想。从技术原理角度分析，当前RAG主要存在以下核心问题：检索精度不足RAG的核心流程是：先将知识转换为向量并导入向量数据库，然后将用户查询也转换为向量，通过相似度匹配检索相关向量，最后... ...查看全部
AIWorks 焕新升级：把企业级 Agent 从“搭出来”到“跑起来”，一套平台搞定
产品交流 • 数栈君 发表了文章 • 0 个评论 • 2072 次浏览 • 2025-12-31 11:59
大模型应用的下半场，是深入企业业务一线的 Agent 应用战场。从初期的闲聊对话，到如今深入业务核心，企业对 AI 的诉求已经非常清晰：我们需要的不止是通用的效率工具，更是能够理解业务逻辑、执行复杂指令、保障数据安全的生产力级智能体。AIWorks 作为一款面... ...查看全部
告别“不精准”RAG：基于 MCP 提高大模型检索外部知识精度
技术共享 • 数栈君 发表了文章 • 0 个评论 • 908 次浏览 • 2025-11-24 12:01
RAG技术的现实困境大家在实际尝试后可能会发现，RAG的精准度似乎没有那么理想。从技术原理角度分析，当前RAG主要存在以下核心问题：检索精度不足RAG的核心流程是：先将知识转换为向量并导入向量数据库，然后将用户查询也转换为向量，通过相似度匹配检索相关向量，最后... ...查看全部
