IT规划频道
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大语言模型在生成最终答案时，因自身专业领域知识不足、知识更新不及时以及企事业单位数据无法获取等原因，会出现幻觉而生成不当内容，这在要求内容准确、专业、合规的政企领域成为应用推广的最大障碍。检索增强生成（RAG）应运而生，成为了当前业界解决该问题的核心技术。 -
在智能体飞速发展的今天，AI Agent系统已经超越了简单的对话机器人，演变为能够感知环境、自主决策、执行任务并持续进化的智能实体。从工程实现角度，一个完整的AI Agent系统可以拆解为六大核心模块，它们协同工作形成完整的智能闭环。
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AI大模型智能体在企业日常办公中给员工带来了极大的效率提升，基于大模型开发的AI微信（特别是企业微信）机器人（即AI微信助手）给企业带来的效率提升是革命性的，将它接入企业办公微信群，从根本上改变了员工获取信息、处理事务和彼此协作的工作方式。
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其实这事儿说白了，跟AI模型没关系，问题全出在“数据”上，“垃圾进、垃圾出，模型再牛也没什么用，跳过数据治理搞AI，就像盖房子不打地基，看着挺光鲜，风一吹就倒。
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针对“龙虾”典型应用场景下的安全风险，工信部组织智能体提供商、漏洞收集平台运营单位、网络安全企业等，研究提出“六要六不要”建议。
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按照目前小龙虾的现状，我们无法回避的一个现实是：面向大众市场的小龙虾模式，很难直接适配企业级的真实需求。
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本篇是我写给身处泥潭中的数据负责人的一份“战地自救手册”，探讨如何在资源有限、权威不足的条件下，启动一场务实的变革，希望对你有用。
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很多企业满怀期待投入AI项目，最终却沦为“一次性项目，明明演示时候效果惊艳，落地时却发现问题百出。这事儿跟AI模型没关系，问题全出在“数据”上，“垃圾进、垃圾出，模型再牛也没什么用。
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在过去十几年信息化已信息系统建设为主，以满足业务操作层面的应用为核心，信息系统之中沉淀了一些数据，但数据的利用率非常低，更谈不上数据资产。
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主数据的企业级和业务级分类有两个维度。第一个维度是主数据类型，第二个维度是同类主数据的通用部分和特性部分。
