#大语言模型
4 篇文章
2026-06-17
别再痴迷大模型，AI Agent的真正战场在“数据沼泽”里
AI Agent的落地瓶颈已从模型智能转向企业内部混乱的非结构化数据。真正的挑战不是构建更强的AI大脑，而是疏通连接大脑与现实世界数据的“神经网络”。本文剖析了这一范式转移，并提出了企业应如何应对。
2026-06-10
大模型数据提取：抛弃“大力出奇迹”的幻想，拥抱“智能总导演”
将大语言模型（LLM）视为解决结构化数据提取的“终极大力士”是一种幻觉。LLM的真正价值不在于蛮力执行，而在于扮演“通用翻译官”和“智能总导演”的角色，它将从根本上民主化数据处理流程的创建，而非取代高效的执行工具。
2026-05-16
超越“检索-生成”：Agentic RAG 不是进化，而是一场范式革命
RAG 正在从一个静态的“检索-生成”管道，演变为一个由 Agent 驱动的动态推理系统。本文认为，这并非简单的技术迭代，而是一场根本性的范式转移，它将 LLM 从信息处理的终点，变成了主动解决问题的主角。虽然面临成本和可控性的挑战，但这代表了通往更强大AI的必经之路。
2026-05-13
RAG已死，智能体永生：为什么说简单的向量检索正在被淘汰？
“纯粹RAG”的时代正在落幕。本文认为，未来属于能够主动推理、迭代和编排信息的“智能体搜索”和“上下文工程”。AI正从被动的答案生成器，进化为主动的知识构建者，这不仅是技术升级，更是范式革命。