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AI Agent与RAG在企业数据智能中的应用解析

本资料聚焦AI Agent与RAG（检索增强生成）技术在企业场景中的应用实践，深入解析如何基于企业知识库、数据资产和业务流程构建智能助手。

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最近更新: 2026.06

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01
核心技术原理
了解AI Agent与RAG的企业应用价值
02
AIWorks平台
从模型管理到应用开发的完整能力架构
03
RAG工程化
知识问答场景的落地方法与最佳实践
04
典型场景参考
智能问数、知识问答机器人建设路径

资料内容概览

聚焦AI Agent与RAG技术在企业数据智能场景的应用，系统介绍LLM原理、Agent架构、RAG工程化实践及AIWorks平台能力，助力企业快速构建AI应用。帮助AI工程师快速理解核心方法并推进相关项目落地。

大模型技术正在深刻改变企业的数据处理与智能决策方式，但如何将 AI 能力安全、可控地融入业务场景，仍是企业面临的核心挑战。单纯的模型调用难以满足企业对知识管理、多轮对话、工具协同和业务流程自动化的复杂需求，亟需一套完整的 Agent + RAG 技术方案来打通从数据到智能的最后一公里。

本资料系统介绍 AI 大模型在企业数据智能场景中的技术应用路径。

内容涵盖 LLM 技术原理与模型训练流程、Agent 的核心组成（规划、记忆、工具、行动）与能力特性，以及 RAG 技术在知识问答场景中的工程化实践。重点展示袋鼠云 AIWorks 企业级 AI 应用开发平台的能力架构，包括可视化开发、多模型支持、工作流编排、知识库管理等模块，帮助企业快速构建智能问数、智能辅助、知识问答机器人等 AI 应用，实现 AI 能力与业务场景的高效融合。