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更新日志:版式保留翻译与个人术语库
文档翻译后排版、图表、公式位置完整保留,支持对照阅读与双语下载,并可挂载个人术语库保证译法统一。
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多智能体工作流:把重复流程拆开,交给 AI 协作
调研、写作、审核、数据查询这类重复工作怎么交给 AI。讲清楚角色化拆解的边界、人工确认节点该放在哪,以及什么流程不适合自动化。
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Agent 落地的四个工程约束
"AI 员工"的叙事很有感染力,但从演示到生产之间横着几条很硬的工程约束。这篇讲我们实际撞到的四条,以及绕过它们的方式。
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AI 应用定制开发:当通用工具贴不上业务流程时
从需求诊断、架构设计到系统联调与上线运营。讲清楚定制开发在什么时候才划算,以及 POC 阶段应该验证什么。
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向量库为什么要和主库分开:一次存储分层的取舍
向量库只存 chunk_id、user_id 和向量本身,正文和元数据留在主库。以及为什么我们同时用了关系库、向量库和图数据库三套存储。
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Agent 运行时:一次请求经历了五层
从请求进入网关到返回最终答案,经过了 Profile 路由、检索、构造上下文、模型推理与质量门控五层。每一层都有可观测的记录,每一个环节都可以独立迭代。
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文档处理中台:同步与异步的双轨设计
把耗时的文档处理从主 API 里剥出去,做成一个无状态的中台服务。轻量转换走同步,重活走队列,靠回调解耦。
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更新日志:双图谱第二大脑上线
记忆图谱负责"这对我意味着什么",知识图谱负责"这些概念怎么连"。上传的资料会自动沉淀成时间线、洞察与待办,而不只是躺在资料库里。
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把重依赖关进沙箱:一个 10GB 镜像引发的重构
PDF 结构化解析的模型权重就有几个 G,加上 LibreOffice 和 FFmpeg,镜像轻松破 10GB。我们把这些重依赖单独隔离成沙箱服务,以及卷挂载怎么让容器秒级启动。
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