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本文用内容生成场景演示一条可落地的 AI 输出质检流水线:先做规则检查,再要求结构化结果,低分输出进入自动返修或人工兜底。
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本文从 AI 助手调用业务接口的场景出发,讲清楚如何用 JSON Schema 约束参数、在服务端二次校验、对高风险动作增加人工确认,并记录完整审计日志。
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通过知识库问答案例,演示 RAG 如何设计文档切分、向量检索、Top-K 召回、重排序和 Recall@K 评估闭环,减少答非所问。
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本文用一个企业知识库场景,演示如何按标题层级切分文档、设置重叠窗口、保留来源元数据,并通过问题回放修正过碎或过大的分块。