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Agentic RAG：让 AI 从工具变「智能队友」

Agentic RAG 的出现，标志着AI 从 “被动执行指令” 迈向 “主动解决问题”。它不再是那个等你喂数据、按固定流程输出的工具，而是一个能理解需求、调用资源、动态规划的「智能协作伙伴」。

多模态知识图谱：重构大模型RAG效能新边界

在企业数字化转型中，非结构化数据不再是低效利用的 “暗数据”，而是通过关联图谱转化为可检索、可推理、可生成的 “智能资产”。极昆仑以 “全模态知识图谱引擎” 重构 RAG 技术框架，让每一份文档、每一张图片、每一个表格都成为智能决策的基石。

大小模型融合赋能工业制造革新：10个显效可落地的应用场景

在工业4.0的时代浪潮中，数字化转型是企业发展的必由之路。然而，面对众多的数字化应用场景，企业或许还在为从哪里起步而迷茫。以上这十大变革性AI应用场景，涵盖了制造业研发、生产、供应链、资产管理等多个关键环节，为企业提供了全面且具有针对性的数字化转型参考。

让 AI 更靠谱：知识质量如何拯救 RAG 效果？

RAG 技术的本质是 “用人类知识训练 AI，再用 AI 放大人类智慧”。唯有将知识质量视为战略资产，通过数据治理、智能监控与持续优化，才能真正释放 RAG 的商业价值。

大模型重塑 BI 系统：ChatBI 只是一个开端

大模型正以颠覆性力量重构商业智能（BI）系统的底层逻辑。这场变革远非 ChatBI 交互升级所能涵盖，而是通过重构数据价值链，将 BI 从被动响应的工具升维为主动创造价值的战略引擎，开启智能决策新纪元。

用嘴查数：我不懂SQL，但我会说话

NL2SQL（自然语言转SQL）技术能帮助用户用自然语言查询数据库，提升非技术用户的数据获取效率。

大模型+知识图谱：赋能知识智能新升级

“领域知识图谱+LLM”双驱动框架不仅是一种技术路径，更是一种面向未来的智能知识管理范式，尤其适用于需高频引用标准、强调结果一致性的场景。

大模型+知识图谱：重塑企业制度标准管理

借助大模型和知识图谱等前沿人工智能技术，制度标准管理不再仅仅是简单的文档存储和检索，而是演变为一个智能化、高效化、精准化的管理体系。

从序列标注到LLM评估：5款开源数据标注工具对比

本文总结了五种广泛应用的开源文本数据标注工具—Label Studio、Doccano、Argilla、YEDDA和Refinery的主要特性、优势及目标用户。

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