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更新日志:效率工具箱扩充至百款以上
辣椒AI 的在线工具箱已覆盖 PDF、图像、音视频、表格、文本、开发与科研共十余个大类,超过一百款工具,注册即用、无需安装。
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开源 Bramble:让模型写大纲,而不是写 JSON 树
我们把辣椒AI 的「AI 思维导图」能力抽出来,以 MIT 协议开源为 Bramble。核心设计只有一条:用 Markdown 大纲作为模型与画布之间的中间格式。
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开源 Zine:让模型只管结构,视觉交给前端
把一段长文变成一套可分享的知识卡片。核心决定是让模型只输出结构化数据、不碰任何样式——于是换主题不需要重新生成,零模型调用。
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记忆图谱:先理解,再记忆
常规知识图谱从全文抽实体,结果是节点爆炸、噪声淹没信号。我们换了条路:先把资料蒸馏成摘要,再从摘要里抽认知型记忆实体。
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为什么我们把产品里的能力拆出来单独开源
从产品里抽一个模块出来开源,成本远比想象中高。这篇讲我们为什么还是决定做,以及"能抽出来"这件事本身对代码质量意味着什么。
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智能客服:把重复咨询交给 AI,把复杂问题留给人
面向售前咨询、售后服务与私域运营的智能客服落地路径:知识从哪来、意图怎么分、什么时候必须转人工,以及上线后靠什么持续迭代。
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AI 用完即弃,是最大的浪费
大模型已经足够好用,但主流用法仍然是"问完就走"——数据和产出都沉淀不下来。真正的瓶颈不是模型强不强,而是高价值资产有没有被留下、被激活。
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企业知识库与 RAG:让组织知识可问、可引、可追溯
把制度、手册、项目经验变成能用自然语言提问的知识入口。本文讲清楚 RAG 落地中真正决定成败的环节:切片、召回、引用与权限。
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私有化部署:让企业数据留在可控环境里
数据不能出内网时,AI 还能怎么落地。从环境评估、模型与算力选型,到权限审计与长期运维,讲清私有化部署的每一处成本与取舍。
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