RAG

给 Agent 加长期记忆，坑往往不在加不加，而在存哪儿。本文用 4 个判断维度拆解向量库与文件系统各自的边界，给出「文件为主、向量补漏」的混合方案和 4 步落地清单，附两个高频踩坑点。

微调擅长改变模型的输出行为，RAG擅长提供会变化的事实。本文用5个判断维度帮你选对路线，并给出混合方案中微调真正该做的三件事与四步落地方法。

别再把客服手册整本丢给模型。这篇给出三步落地路径：从近三个月真实会话里筛出高频问题，清洗成结构化问答对，用 Dify 或 RAGFlow 建索引，再用 30 条真实提问做回归测试。另附 3 个常见坑与...

AI知识库答不准，多半不是模型的问题，而是资料本身乱。本文用三个典型症状和三个步骤，讲清如何从问题清单倒推资料、按语义单元切片、让知识库定期新陈代谢，并给出工具选型思路。