AI 应用交付实践
- PoC 原型与效果评估
- RAG 知识库与检索
- Agent 与工作流编排
- 系统对接与数据接入
六个方向都来自实际项目里的问题,标签是我日常用到的工具与概念。
围绕业务场景做原型验证:模型选型、提示设计、效果评估。两句话说不清的,先做一个能跑的版本。
把重复的流程拆成可运行的 Agent 与自动化编排,让工具按步骤把事办完。
抽取、清洗、建模,让模型拿到干净且可追溯的数据,而不是一堆散落文件。
把审批、台账与数据看板用低代码拼成可用的内部工具,先跑通一条真实流程,再补权限与数据规范。
API 集成、旧系统改造与流程自动化,把信息孤岛连成一条通路。
现场协作与方法整理,把踩过的坑和可复用做法写下来。
案例与笔记来自本人实践,按实际整理进度更新;未完成的内容直接标注状态,不做占位链接。
按项目实际补充背景、做法与结果,涉及他人信息的部分做脱敏处理后再公开。
关于切片方式、召回策略与效果评测的一线取舍,整理成可复用的检查清单。
从单点自动化到流程编排的路径与踩坑,重点写清边界与失败处理。
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随实践陆续更新,不承诺固定频率。未整理完的内容会直接标注状态,不做占位链接。