行业制造-标准-PY型预钻式旁压试验规程.zip下载

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RAG与智能体工程落地的五大避坑指南：从知识库构建到参数调优

RAG（检索增强生成）和智能体是当前企业级大模型应用的核心技术路径，其本质是将非结构化行业知识高效注入生成模型，提升事实准确性与任务执行能力。实现这一目标的关键不在架构图，而在于文档解析保真度、语义切片完整性、向量检索可解释性、LLM上下文协同控制及状态管理可靠性等底层工程细节。尤其在政务、金融、制造等强合规、高精度场景中，PDF表格识别失真、领域术语割裂、增量知识时效混乱、top_k与context_window不匹配、工具调用无隔离等问题，直接导致POC成功但生产失效。本文聚焦真实交付中的可复现技术决策

Gemini 3 Deep Think：科研工作流的底层重写与Agentic Vision实践

大模型正从‘问答式AI’迈向‘问题解决型智能体’，其核心在于将科研中隐性的思维过程——如前提质疑、多源验证、不确定性管理——转化为可执行的推理协议。这背后涉及深度思考（Deep Think）能力、跨模态理解（Agentic Vision）与动态工作流编排三大技术支柱。尤其在材料科学、集成电路、临床研究等强专业场景中，模型需融合文献知识图谱、实验数据语义解析、设备级API调用等能力，实现从图像/图纸/代码到可运行工程包的端到端生成。本文基于KULAAI平台实测，详解如何通过思考深度调控、角色化提示、跨文档语义

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