RAG优化

  • 2026.05.22 | youres | 13次围观
    AI隐私知识库本地部署实战:Ollama+RAG打造零泄露的智能问答系统
    为什么你的知识库不该"裸奔"上云 把内部文档、项目方案、客户数据上传到第三方AI平台进行处理——这件事很多人在做,却很少有人认真想过背后的风险。云端API虽然调用方便,但你的文档内容实际上被送往了外部服务器,一旦出现数据泄露或平台合规问题,代价可能是无法挽回的。 我自己就踩过这个坑:去年用某云端知识库处理一份涉及商业机密的合同分析文档,后来看到平台的用户协议才发现数据会被用于模型训练,那一刻的焦虑感至今记忆犹新。从那之后,我开始认真研究如何在本地搭建一套完整的AI知识问答系统...
  • 2026.05.20 | youres | 14次围观
    AI Agent上下文窗口优化实战:让智能体在有限Token内处理超长任务
    Token不够用?这是每个Agent开发者都会遇到的墙 上周一个朋友找我吐槽:他开发的AI客服Agent在处理复杂售后问题时总是"断片"——聊到第三轮就开始忘记前面说了什么,甚至重复问用户已经回答过的问题。他检查了代码逻辑没问题,最后发现是上下文窗口爆了。 这就是AI Agent开发中最容易被忽视、也最容易踩坑的问题:上下文窗口管理。主流大模型的上下文窗口虽然越来越大(豆包Seed 2.0支持256K,GPT-4o支持128K),但Token不是免费的,而且超长上下文反而会降...
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