从接车到交车:LLM + Skill + MCP 如何编排一次完整的4S店售后体验

你在4S店经历过最“共情”或最“糟心”的一次售后服务是什么?评论区分享你的故事,下期我拆解里面的技术痛点! 一个奥迪Q5车主从“刹车异响”到“放心离店”背后的Agent工作流 一、开篇:当服务顾问遇上AI 场景还原 上午9:15,一辆奥迪Q5驶入售后接待区。客户张先生下车后对我说:“师傅……

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从零搭建企业级 ERP AI 智能体:Spring Boot 3 + Spring AI + Ollama 全链路落地实践(踩坑全集)

一、项目全景:我们在做什么 这是一个ERP + AI 智能体系统。简单来说,就是把一个传统的 ERP(物料管理、库存查询、出入库单据、质检管理)接入大模型,让用户用自然语言就能完成业务操作。 比如用户说"查询物料 ZL001 的库存",AI 会自动调用 queryStock 工具查数据库,返回真实库存数据——……

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你的RAG系统到底好不好?4个指标说清楚

你有没有过这种经历:改了切分策略,感觉检索效果好了一点但说不上来好多少;换了个Embedding模型,有些问题答得更好了但有些变差了;上线之后用户反馈"感觉不如以前了",但你看代码什么都没改。 这就是没有评估体系的典型症状——优化全凭感觉,改了不知道好了没有,出……

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别再只用向量检索了!RAG混检+Rerank提升40_

前三篇我们把RAG的地基打好了——原理搞清楚了、文档切对了、Embedding和向量库选好了。但如果你只用纯向量检索,大概率还是会遇到这些问题: 用户问"2025年差旅报销标准",检索结果里混进了2023年的旧文档;问"年假申请流程",返回的……

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同样RAG,换个Embedding召回率从62_飙升到89_

前两篇讲了RAG的核心原理和文档切分,这篇进入RAG的"心脏"——Embedding和向量数据库。 你可能觉得Embedding不就是调个API把文本转成向量嘛,选哪个都差不多。我之前也是这么想的,直到我在一个金融知识库项目里换了Embedding模型,检索准确……

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向量检索不够用?GraphRAG才是多跳推理的答案

05篇讲高级RAG架构时,GraphRAG只占了一小节——当时受限于篇幅,只给了LlamaIndex的基本用法。但GraphRAG是2024-2025年RAG领域最重要的突破之一,微软开源的GraphRAG项目已经拿了2万多star,值得专门一篇拆透。 你可能会问:向量检索已经够用……

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图表、表格、PDF图文,多模态RAG全搞定

前面7篇RAG文章都在处理文本——把文档切分、向量化、检索、生成。但真实世界的文档长什么样?PDF里有图表,Word里有截图,PPT里有流程图,Excel里有数据透视表。这些非文本内容,纯文本RAG根本检索不到。 我之前做过一个项目,客户的PDF报告里有大量数据图表——柱状图、折线……

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小米MiClaw系统级AI Agent架构深度解析

📱 小米MiClaw深度解析 | 系统级AI Agent如何重构10亿设备生态 “上周测试小米新机,对着手机说了句’太热了’,结果空调自动调到26度、风扇转向我、冰箱还提醒有冰镇可乐——那一刻我意识到,AI Agent真的从’玩具’……

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第3期|当SA的「倾听→思考→行动」变成代码:ReAct、Plan-and-Execute 与 SingleMulti-Agent 三大架构模式深度拆解

上一期我用一辆奥迪Q5的「刹车异响」走完了接车到交车的六站编排;这一期回答一个更底层的问题——那个编排,到底该是一个 Agent 从头干到尾,还是多个 Agent 分工协作? 一、开篇:从「六站编排」到「三个灵魂拷问」 上一期《从接车到交车》里,我用一辆 2022 款奥迪 Q5 的「低速刹车异响」案例,把一次 4S 店售后服务拆……

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