点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）已经成为将大语言模型（Large Language Model，LLM）回答对接外部知识的主流方式。单 Agent 的 RAG Pipeline ...

大模型作为产业变革的核心引擎。通过RAG、Agent与多模态技术正在重塑AI与现实的交互边界。三者协同演进，不仅攻克了数据时效性、专业适配等核心挑战，更推动行业从效率革新迈向业务重构。本文将解析技术演进脉络、实战经验与未来图景，为读者提供前沿 ...

随着生成式AI从“对话式交互”向“自主式执行”升级，越来越多的AI系统开始具备“理解需求、拆解任务、调用工具、完成闭环”的能力。而支撑这一能力的核心，正是Agent、MCP、RAG、Skill四大组件的协同配合。 要理解四者的关系，首先要明确每个组件的“分工 ...

这两年AI落地领域，新概念层出不穷——Agent、Skill、Workflow、RAG、MCP，从业者常陷入“追新焦虑”，却忽略了这些技术本质都是为了解决同一个核心问题：如何让大模型从“能说话”变成“能干活”，在真实业务中稳定创造价值。 早期我们对大模型充满幻想 ...

本文将分享一个医疗数据分析领域的 Text2SQL 项目。这是我第一个 Text2SQL 项目，算是这个场景中的新手，踩了不少坑，刚好和大家分享。 背景：客户内部有几十个业务数据库，分析师每天要写大量 SQL。需要构建自然语言转 SQL 的工具——用户用中文提问，系统 ...