当企业知识沉睡于数据孤岛，大模型却在幻觉中徘徊。RAG不只是技术，更是打通知识与智能的关键桥梁。 本文分享企业级RAG系统实践经验，从三个方面展开：实践流程架构及特点、理论依据、实践总结与展望。通过从Naive RAG到Agentic RAG的演进路径，探索如何构建真正赋能企业的知识型AI应用。

在这个AI技术蓬勃发展的新时代，RAG技术犹如一座连接知识与智能的桥梁。让我们一起深入解读这张全面的RAG生态架构图。 💡 技术价值

我今天在本地部署并简单使用了一下“coze开源版”，总体感受是“诚意不够”，与“dify开源版”相比存在明显差距，主要体现在以下几个方面： 大模型支持有限 ：目前支持的大模型数量非常少，仅有几个。 插件生态缺乏 ：虽然具备基础功能，但缺少丰富的插件生态，限制了扩展性。

大模型中的Transformer与混合专家（MoE）

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