xiaohack's Blog - RAG
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items: RAG 文本分块：七种主流策略的原理与适用场景
items: PolarDB AI助手：自然语言驱动的智能数据库运维新范式
items: 智能体来了2026AI元年：工作流推理能力的系统级融合成为主流实践
items: 中国联通软研院基于OceanBase引领运营商数智化转型新范式
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items: 智能体来了从 0 到 1 ：核心挑战是非技术性的认知与场景重构

RAG 文本分块：七种主流策略的原理与适用场景
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date: 2026-02-13T21:45:52+08:00
description: 检索是 RAG 系统的搜索引擎，分块则是这个搜索引擎的基础。分块太长、太短、有噪声、切错了位置——随便犯哪个错LLM 都会有问题。行业里有句话流传很广："分块决定了 RAG 质量的 70%。"这个说法不夸张：好的分块让检索器拿到完整、有上下文、真正相关的信息；差的分块把文档打成碎片，上下文断裂，LLM 只能靠"编"来填补空白。什么是分块？RAG 的起点是文档收集与摄取：把所有原始材料（文档、文章、知识库条目）汇聚到一起。在进入检索环节之前，这些文档要经过文本分块处理也就是切分成更小的、有意义的片段。每个分块应当是连贯且自包含的，这样检索器才能在面对查询时快速定位、排序，并返回最相关的信息。分块就是在生成 Embedding 之前，把大段文本拆成更小语义单元的过程。检索器真正搜索的对象而不是整篇文档就是这些分块。分块做得好，文档中的内容就能被干净地捕获，上下文得以保留LLM 能做出有意义的推理。分块做得差，语义被割裂检索充满噪声。向量存储、Embedding 模型、Reranker——这些统统排在分块之后，分块才是真正的起点。固定大小分块这是最简单的方式。按预设的字符数或 Token 数直接切分，比如每 500 个 Token 一块完全不管句子和段落的边界在哪。速度快，行为可预测，处理大规模、结构混乱的数据集时很实用。但缺点也很明显——语义经常被拦腰切断。一个句子在这个分块里开了头，到下一个分块才结束，Embedding 的语义表达力就会打折扣。实践中一般会在相邻分块之间设置一定的重叠来缓解这个问题： from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=500, chunk_overlap=50 ) chunks = splitter.split_text(long_text)切分文本时，连续的分块之间通常会加入一小段重叠区域来维持上下文的连贯。所谓重叠，就是前一个分块的尾部几句话，在下一个分块的开头再出现一次。这么做是为了防止跨越分块边界的关键信息丢失。没有重叠的话，检索器可能只拿到部分内容LLM 因此漏掉了关键上下文，给出残缺甚至误导性的回答。重叠量一般控制在分块长度的 10% 到 20%，在冗余和效率之间找一个平衡点。固定大小分块适合的场景包括日志文件、邮件、代码仓库，以及结构参差不齐的大型语料库。基于句子的分块这种方式按完整句子来划分文本，而不是按任意长度一刀切。每个分块至少包含一个或多个完整的句子，语法完整，语义连贯。好处是每个分块都是一个有意义的思想单元。检索器向 LLM 返回的信息更精确、更易理解，碎片化回答的风险降低不少。实际使用中通常也会搭配小幅重叠，进一步保证分块之间的衔接。基于段落的分块以完整段落为单位切分，不再拘泥于单个句子或固定 Token 数。这种方式天然保留了文档的结构和行文节奏，检索器更容易抓到完整的想法。每个分块往往对应一个独立的主题或子主题，LLM 处理起来更从容，也更容易给出准确的回答。对长篇文档、研究论文、综述类文章来说，段落级分块效果不错。和句子级分块一样，也可以加重叠来保持连贯。语义分块语义分块的切入点不是长度，而是语义本身。它利用 Embedding 或相似度分数来识别文本中天然的断裂点——主题切换、上下文转折、章节边界。产出的分块语义清晰度更高，边界和语义对齐，检索质量有明显提升，尤其在知识库、技术文档、结构化文章这类内容上效果突出。代价是计算开销更大而且分块长度不一致，后续处理需要额外考虑。 from langchain_experimental.text_splitter import SemanticChunker from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2") chunker = SemanticChunker(model, breakpoint_threshold=0.4) chunks = chunker.split_text(long_text)如果文档质量高、主题流转有明确脉络，语义分块往往是精度最高的选择。递归分割递归分割是固定大小和语义分块之间的一个折中方案。核心思路是优先尊重文档结构，只有在必要时才进一步拆分。具体做法是先尝试按标题切分。如果某个章节还是太长，就按段落切。段落还不够就按句子。句子仍然超限，最后才按字符兜底。这样得到的分块既保有语义完整性，尺寸也在可控范围内。 recursive_splitter = Re…

PolarDB AI助手：自然语言驱动的智能数据库运维新范式
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date: 2026-02-04T13:14:04+08:00
description: 随着企业数据库规模持续膨胀，运维复杂度呈指数级上升。慢SQL排查、参数调优、主备切换根因分析、集群健康巡检等任务不仅耗时耗力，更高度依赖DBA的经验积累。然而，专业数据库人才稀缺、响应滞后、人为误判等问题，已成为企业稳定高效用云的瓶颈。为破解这一难题，阿里云PolarDB基于瑶池数据库Agent，正式推出智能运维辅助工具 PolarDB AI助手（PolarDB Copilot）。PolarDB AI助手深度集成于PolarDB 控制台，实现资源统一管理，基于大语言模型与PolarDB专家知识库，融合智能问答、智能诊断、智能感知三大核心能力，以自然语言交互为入口，实现“会说话的数据库”，显著降低使用门槛，提升运维效率与系统稳定性。一、技术原理解析1.1 PolarDB AI助手技术架构PolarDB AI助手基于大语言模型（LLM）构建，融合了自然语言理解、意图识别、上下文管理、工具调用与技能演化等能力。它通过开放接口（OpenAPI）与用户交互，支持多轮对话式问题解决，并结合 RAG、SKILL 管理和持续优化机制，实现从“被动响应”到“主动感知”的智能化演进。PolarDB AI助手的整体技术架构分为三个层次：接入层：提供用户入口与安全控制；核心处理层：包含智能推理引擎、技能调度与上下文管理；底层支撑层：依赖 LLM 模型服务与外部工具集成。整个系统围绕“自然语言 → 意图识别 → 技能调用 → 工具执行 → 结果反馈”的闭环流程设计，具备可扩展性、安全性与自进化能力。PolarDB AI助手技术架构其中，核心处理层是系统的“大脑”，由多个子模块协同构成。1.Context管理 + Query改写 + 意图识别 + Agent（主控逻辑）该模块构成一个递进式推理链路：Context管理：维护会话上下文，整合历史对话、当前任务状态与全局信息。Query改写：对原始自然语言查询进行语义规范化与结构化转换，提升后续理解精度。意图识别：判断用户请求类型（如故障排查、性能优化、备份恢复等），并匹配相应处理路径。Agent 主控单元：基于识别结果，动态决策是否加载特定 SKILL 并触发工具调用。2.RAG知识库内置领域知识库，支持检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）。在处理复杂问题时，自动检索相关文档、最佳实践或历史案例，为回答提供事实依据。有效缓解幻觉问题，提高答案可信度。3.SKILL管理SKILL 是预定义的“能力模板”，以 Markdown 文件形式封装，包含指令、工具列表、权限配置等。支持动态加载 SKILL：仅在需要时注入上下文，避免冗余信息干扰。具备渐进式披露特性：先展示简要描述，被选中后才加载完整内容，提升效率与安全性。4.会话管理支持多轮对话状态跟踪，维持上下文一致性。记录用户行为轨迹，用于后续分析与优化。与 Case 评测联动，输出高质量数据样本。5.Tool & MCP（AK Proven）Tool：封装实际操作接口，如执行 SQL、查看日志、调用 API 等。MCP（AK Proven）：作为身份凭证代理，确保每个工具调用都经过合法授权，实现“最小权限原则”。6.LLM模型服务所有推理、生成、决策依托于阿里云百炼千问大模型。当前采用SOTA大模型Qwen3-Max。支持模型切换与版本升级，满足不同场景需求。1.2 自动迭代闭环：从经验到能力此外，PolarDB AI助手通过持续的反馈闭环机制，不断提升对数据库场景的理解与响应能力。关键流程包括：效果评估：对用户交互中未达预期的对话进行自动化分析，借助前沿大模型能力识别潜在改进点。专家诊断：由数据库领域专家对Bad Case进行归因分类（如意图理解偏差、工具调用缺失、知识覆盖不足等），明确优化方向。知识沉淀：Bad Case用于优化系统响应策略或改进SKILL；Good Case纳入优质案例库，支撑自动化验证或辅助知识提炼。SKILL演进：基于用户反馈动态更新SKILL内容，包括优化提示词、调整权限、增加新脚本等，实现技能体系的持续完善。能力升级：结合新增知识与优化策略，定期对AI助手整体推理与服务能力进行增强，提升准确率与用户体验。二、技术亮点相较于传统的数据库运维工具，PolarDB AI助手的核心突破在于将阿里云多年积累的数据库专家经验（涵盖故障诊断、性能调优、高可用保障等数千个真实运维场景）系统性地提炼为结构化的 SKILL（技能）单元。每个 SKILL 以轻量级 模板形式封装，包含意图描述、执行工具链、权限声明与最佳实践示例，既保留了专家知识的完整性，又具备高度可复用性。该机制实现了两大关键优势：动态按需加载：Agent 仅在识别到匹配意图时激活对应 SKILL，有效管理context，提升推理效率；持续进化能力…

智能体来了2026AI元年：工作流推理能力的系统级融合成为主流实践
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date: 2026-02-02T19:44:22+08:00
description: 随着大模型能力从以内容生成见长，逐步扩展至复杂任务推理与多步骤协同，2026 年被普遍视为企业级 AI 应用形态发生结构性变化的关键节点。在行业实践中，AI 正从独立能力模块，转变为嵌入业务系统内部的基础性认知组件。这一变化的核心，并非模型参数规模的增长，而是 AI 与工作流（Workflow）的深度融合方式发生了本质转向。一、应用形态演进：从外置工具到内生系统早期阶段，AI 多以独立入口存在，用户需要主动切换场景进行调用。这种模式在知识问答和内容生产中有效，但在复杂业务中难以形成持续价值。当前主流实践更强调 内生型架构，其特征主要体现在两个方面：嵌入式智能（Embedded Intelligence） AI 能力被拆解为可复用的推理与生成模块，直接嵌入邮件系统、数据分析平台、研发工具链等既有软件环境中。系统可基于上下文自动触发智能响应，交互不再依赖显式指令。流程级重构（Workflow Re-engineering） 企业不再将既有流程简单交由 AI 执行，而是围绕模型的不确定性处理能力重新设计流程结构。在这种模式下，人类负责目标设定与价值约束，AI 负责在非结构化节点中进行推理与执行。二、深度融合的工程共识：三项核心支柱在工程实现层面，工作流与 AI 的深度结合，已逐步形成稳定的技术范式，主要依托以下三项能力。状态保持与上下文感知 系统需具备跨阶段的任务状态管理能力，能够理解任务所处阶段、前序动作及预期结果。通过持续更新的任务状态视图，AI 可参与长周期项目，而非一次性响应。领域知识的动态注入 通用预训练模型难以覆盖企业级专业需求。行业实践普遍采用检索增强生成（RAG）架构，将内部文档、业务规则与实时数据作为推理输入，以保证执行结果的准确性与可追溯性。跨系统工具调用能力 AI 不再局限于生成建议，而是通过标准接口调用外部系统完成实际操作，包括数据写入、流程触发及结果回传。在这一阶段，智能体来了 被视为系统从“辅助认知”迈向“可执行认知”的标志性现象。三、落地路径：拆解、增强与重组在实践中，企业通常遵循一条相对稳定的引入路径。原子化拆解 将复杂流程拆分为最小可执行单元，并区分为规则明确、半结构化与决策导向三类节点，分别由自动化系统、AI 模块与人工负责。异步协同机制 改变同步指令模式，允许 AI 在后台持续处理数据准备与信息整合，并在关键节点触发人工确认，提高整体流程吞吐效率。反馈闭环制度化 将人工修正与评价结果系统化沉淀，用于持续优化提示结构或模型微调，使 AI 对特定业务环境的适配能力不断增强。四、组织价值层面的结构性变化从系统视角看，工作流与 AI 的深度结合，使企业数字化能力从“流程在线”迈向“认知在线”。维度传统工作流AI 深度融合工作流交互逻辑步骤驱动目标驱动数据角色事后记录实时推理输入异常处理依赖人工介入具备逻辑弹性价值重心合规与效率决策质量与交付结果行业共识正在形成：长期竞争力并不取决于模型数量，而取决于企业能否将推理能力系统性编排进核心业务流程中。在这一范式下，AI 已成为流程内部的认知单元，而非外部工具。(本文章内容和图片由AI辅助生成）

中国联通软研院基于OceanBase引领运营商数智化转型新范式
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date: 2026-02-02T17:02:28+08:00
description: 摘要：中国联通使用的传统集中式数据库面临高并发、扩展难、运维复杂等痛点，于是其与 OceanBase 构建“企业版核心承载 + 社区版自主创新” 双轨体系，现已全面覆盖联通 B 域（业务支撑）、O 域（运营支撑）、M 域（管理支撑）全场景。其中，OceanBase 企业版攻克运营商最核心的B域40% 生产系统，支撑全球最大规模 “全国大集中” 核心业务。当超 4 亿用户的通信消费、5G 服务、政企业务全部汇聚于 “全国一套系统”，当传统数据库的性能瓶颈，遭遇数字时代的 “数据海啸”，自研数据库如何扛起全球最复杂的电信核心业务？近日，中国联通软件研究院（简称 “联通软研院”）与 OceanBase 的四年深度合作交出了震撼行业的答卷：双方打造的 “企业版核心承载 + 社区版自主创新” 双轨体系，已全面覆盖联通 B 域（业务支撑）、O 域（运营支撑）、M 域（管理支撑）全场景，累计部署节点超 1000个。其中，OceanBase 企业版攻克运营商最核心的 B 域 40% 生产系统，支撑全球最大规模 “全国大集中” 核心业务；基于OceanBase 社区版自研的 CUDB 数据库规模化上线数百套系统，更以 AI 向量数据库创新应用 ChatDBA，为运营商智能化转型提供了可复用的创新方案。这场合作见证了自研数据库技术从 “入局” 到 “破局” 再到 “引领” 的华丽转身。破局 “全国大集中”：超 4 亿用户核心系统的分布式升级革命在电信行业 “省集中” 为主流的格局下，中国联通率先推行 “全国大集中” 战略，以一套 cBSS 系统承载 31 省全业务、全客户、全渠道服务，支撑超 4 亿用户的 CRM、计费、结算等核心场景 —— 这是全球电信行业单体承载用户最多、集中化程度最高的业务支撑系统，其技术升级难度堪称 “在飞行的飞机上换引擎”。此前，该系统长期依赖传统集中式数据库，即便后续升级为 “中间件 + 数据库” 架构，仍面临高并发性能瓶颈、扩展性不足、运维复杂等致命痛点：月初缴费高峰时 “一省慢、全国卡”，5000 万用户基数就触达集中式数据库性能上限；31 省业务 “共性收敛与个性保留” 难以平衡；复杂存储过程与多数据库类型导致升级改造难如登天。OceanBase 的分布式架构成为破解困局的关键。作为 “全国电信唯一大集中核心业务支撑系统国产升级” 案例，OceanBase 企业版通过三大核心能力实现突破：一是 “两地三中心” 部署模式，以Paxos 协议分布式一致性机制，实现 RPO=0（数据零丢失）、RTO<30秒的金融级容灾，相比传统集中式数据库的主备架构，容灾建设成本降低 50% 以上，支撑核心业务全年 7×24小时无间断运行；二是多租户弹性扩缩容技术，将全国上千个节点物理资源池化，按业务需求动态分配 CPU、内存、IO，彻底解决资源争抢问题，计费中心查询性能提升 60%，政企中台并发处理能力翻倍，资源利用率从不足 40% 跃升至 80% 以上，硬件成本降低 60%；三是深度兼容特性，完美适配 MySQL 与 Oracle 语法，让复杂存储过程、冷僻 SQL 语句无需大幅改写，实现 ERP 系统零改造平滑升级，B 域核心系统整体升级改造成本降低 70%。更具创新性的是，基于 OceanBase 多租户能力构建的 “一库多服” 架构：通过镜像库将 10 余个业务中心的高负载查询请求从生产库剥离，既保障 “全国一套账” 的统一管理，又能灵活响应各省 5G 用户增长分析、政企客户关联图谱等个性化需求，仅用 1 周就完成所有数据库升级同步，成为支撑业务运营的数据枢纽。自主创新加码：CUDB 引领开源生态规模化落地在核心业务升级的同时，联通软研院并未止步于 “使用者” 角色，而是向 “开发者”“创新者” 转型。2021 年 OceanBase 开源后，联通软研院仅用 13 个月就完成社区版深度优化，打造出分布式 HTAP 数据库产品分布式 CUDB，成为基于 OceanBase 社区版的最大规模应用案例。截至 2025 年 6 月，分布式 CUDB 已承载数百个业务应用，部署节点超 200 个，管理原始数据量近 300TB，广泛覆盖 O 域、M 域各类场景。为解决传统 MySQL 多版本分散、升级低效的痛点，自研 MySQL 与分布式 CUDB 双向数据迁移工具，实现 10 万条 / 秒的升级速度 —— 这是社区版 OMS 的 3 倍、同类产品 DataX 的 5 倍，已累计完成 25TB + 数据升级，兼容性与效率均处于行业领先水平。同时，分布式 CUDB 全面接入联通云，实现 “一点开通、一点交付、一点监控、一点运维、一点操作” 的一站式服务，大幅提升云租户使用体验与运营效率。更值得关注的是，联通软研院在合作中累计向 Ocean…

智能体来了：从 0 到 1 构建 RAG 检索增强系统
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date: 2026-02-02T14:14:35+08:00
description: 摘要随着大模型在真实业务中的应用不断深入，单纯依赖模型参数内知识已难以满足需求。检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）成为连接大模型与外部知识的重要方式。本文从 0 到 1 系统讲解 RAG 的核心原理、系统结构及落地步骤，帮助读者构建一个可用、可扩展的 RAG 检索增强系统，为智能体和企业级 AI 应用提供可靠基础。目录一、什么是 RAG二、为什么需要 RAG三、RAG 系统核心架构四、从 0 到 1 搭建 RAG 系统五、一个典型 RAG 流程示例六、常见问题与优化经验七、总结参考文献一、什么是 RAGRAG（检索增强生成）是一种将信息检索与文本生成结合的技术框架。简单理解：RAG = 先检索资料，再让大模型基于资料生成答案传统大模型的问题在于：知识存在时效性无法访问私有数据容易产生幻觉RAG 的出现，本质上是为大模型接入“外部大脑”。RAG 的基本流程通常包括三步：1️⃣ 从知识库中检索相关内容2️⃣ 将检索结果作为上下文输入模型3️⃣ 大模型基于上下文生成回答这使得模型回答更可信、更可控。二、为什么需要 RAG在实际应用中，仅依赖大模型参数知识存在明显局限。1. 解决知识时效性问题大模型训练数据具有截止时间。而 RAG 可以连接实时或持续更新的知识库。2. 支持私有数据访问企业数据、内部文档、业务资料无法进入模型训练。RAG 可以：接入内部知识库保障数据安全提供定制化答案3. 降低幻觉风险当模型基于真实检索内容回答时：胡编概率显著下降可追溯性增强结果更可信4. 成本可控相比微调大模型：RAG 成本更低维护更简单迭代更灵活因此，RAG 已成为企业落地大模型的主流方案之一。三、RAG 系统核心架构一个标准 RAG 系统通常包含以下模块。1. 文档处理模块负责数据准备：文档清洗分段切分去噪处理高质量数据是 RAG 效果的基础。2. 向量化模块将文本转换为向量表示：使用 Embedding 模型保留语义信息支持语义检索这一步决定检索质量上限。3. 向量数据库用于存储和检索向量数据：支持相似度搜索高效索引可扩展存储常见做法是使用专门的向量数据库。4. 检索模块根据用户问题：向量化查询找到最相关内容返回 Top-K 结果这是 RAG 的“信息入口”。5. 生成模块将检索结果与问题一起输入大模型：构建 Prompt引导模型基于资料回答控制生成范围生成阶段决定最终体验。四、从 0 到 1 搭建 RAG 系统下面给出一个通用落地路线。第一步：确定应用场景先明确目标：客服问答企业知识库文档助手智能搜索场景不同，设计重点不同。第二步：准备数据数据来源可以包括：PDF 文档网页资料内部知识库产品文档建议优先保证数据质量，而非数量。第三步：文本切分策略常见方法：按段落切分固定长度切分语义切分合理切分可显著提升检索效果。第四步：生成向量并入库流程包括：选择 Embedding 模型批量生成向量存入向量数据库这是 RAG 的核心基础设施。第五步：构建检索逻辑关键参数包括：Top-K 数量相似度阈值混合检索策略需要通过测试不断调整。第六步：设计 Prompt常见模板：指定仅基于提供资料回答要求引用来源限制自由发挥Prompt 设计直接影响稳定性。五、一个典型 RAG 流程示例以“企业知识问答”为例：用户提问 ↓ 问题向量化 ↓ 向量数据库检索 ↓ 返回相关文档片段 ↓ 构建 Prompt ↓ 大模型生成回答这一流程已被广泛用于：企业知识助手客服机器人文档问答系统六、常见问题与优化经验1. 检索不准怎么办？优先检查：文本切分是否合理Embedding 模型是否匹配领域是否存在噪声数据2. 幻觉仍然存在？可能原因：检索内容相关度低Prompt 约束不足返回文档过少3. 如何进一步提升效果？常见优化方向：重排序（Rerank）混合检索（关键词 + 向量）查询改写多轮检索成熟系统往往结合多种优化手段。七、总结RAG 并不是让大模型变得更聪明，而是让大模型​获得可靠的信息来源​。从 0 到 1 构建 RAG 系统，核心在于：1️⃣ 高质量数据2️⃣ 合理检索策略3️⃣ 清晰 Prompt 约束当这三点做到位，RAG 系统即可在真实业务中发挥稳定价值。可以说：RAG 是连接大模型与真实世界知识的重要桥梁。参考文献中国信息通信研究院：《生成式人工智能应用发展报告》中国信通院人工智能研究中心：《大模型技术与产业发展白皮书》百度智能云：《知识增强大模型技术实践》阿里云研究中心：《大模型 RAG 应用架构实践》腾讯云开发者社区：《基于向量检索的知识问答系统实践》CSDN 技术社区：《RAG 检索增强生成技术实战》

飞猪 AI 测试新范式：维护降 70%、漏测减半、死循环归零
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date: 2026-02-02T10:19:27+08:00
description: 一、背景与愿景以飞猪为例，生活服务类应用的 C 端的业务质量保障，往往面临业务快速迭代、技术架构复杂，多端场景覆盖难等多重挑战：业务层面：受旅行行业“七节两促”特性的影响，在高频营销活动驱动下，往往伴随着较为快速的发布节奏；如何在快节奏中构建稳定的 C 端质量保障体系，与安全生产能力成为关键问题。技术层面：C 端系统采用 Native、Flutter、Weex、DX、H5 等多技术栈混合架构；同时，测试回归需覆盖飞猪 App、手淘飞猪 Tab，及淘、支、微、红等多平台小程序入口，这导致测试回归复杂度指数级上升；此外，功能回归与用户体验提升需协同产研推进，进一步加剧了发布小窗口期下的质量保障难度。UI 自动化作为 C 端质量保障的切口之一，而 AI 能够在现有场景下，为自动化赋予新的机遇，解决业界 UI 自动化的普遍挑战与共性问题：用例维护成本高：业务快速变更导致失效率持续攀升，人工投入占比过大；断言有效性不足：多端入口交互逻辑差异使覆盖不全，问题漏检风险存在；多端兼容性问题突出：多端差异和逻辑定制，易引发测试盲区，易触发线上故障；针对这些痛点，我们计划通过 AI 技术，结合并优化现有自动化测试体系：降低用例腐化率以减少人工成本，提升断言精准度以增强问题发现能力，从而在保障质量的同时提效。图 1：飞猪多端 - 流量入口示意图二、挑战在“AI + X”的落地实践中，应用的技术演进大多遵循一条较为清晰的技术路径：从基础提示工程（Prompt Engineering）起步，到检索增强生成（RAG）、记忆体（Mem）、智能体技能（Agent Skills）和多智能体系统（Multi-agent Systems / Sub-agents），最终监督微调（SFT）、GPO/GRPO 等模型层的策略优化方法。然而当时，我们在技术调研时发现，AI 自动化领域在当时深入借鉴的参考标杆偏少。在开源技术论坛中的技术分享，大多数文章仍聚焦于 0-1 阶段的试用与调研，缺乏对成熟技术路径的规模化应用验证。同时，外部的开源范例（如：阿里 Mobile-agent、微软 playwright-mcp、字节 midscene.js）也都是更聚焦模型 / 框架层面的基础能力建设，而缺少整体的能力串联、使用效果、演进路线上的实践范式。如何将 “凭借 AI 可以快速入门的能用” 变成 “可支持月均 10 万 + 构建，稳定、快速运行的好用、易用” 是我们在这个技术演进路线上的最大挑战。三、策略与思路3.1、做好评测体系的先行建设，用数据指引应用迭代效果核心原则：在 AI 自动化开发启动阶段，即需要同步建立与目标对齐的效果评测体系，将效果验证从“事后补救”前置为“设计输入”，确保技术演进始终服务于质量保障目标，避免因缺乏量化依据导致的无效迭代。行业验证与内部实践依据：Gartner AI 的研究报告指出，73% 的 AI+X 项目因评测体系缺失而无法规模化落地，表现为技术优化与业务效果脱节。AI 自动化的前期探索中，常见的技术挑战，往往会遇到的典型问题：提示工程（PE）优化后：执行效果异常，AI 幻觉问题频发，导致 PE 紧急回滚；RAG 知识库迭代后，关键业务数据召回率显著下降；模型切换后：本地调试结果与线上实际效果存在偏差，导致整体效果质量下滑，case 失败率增高。实施要点：我们从应用 workflow Benchmark 评测集建设、“渐进式消融评测机制”：基座模型 → Prompt → RAG → Agent 分阶段验证效果等方式作为评测体系的基准，每次技术调整（提示工程优化、知识库更新、模型切换）均需通过真实业务数据验证端到端效果，结合自动化测试数据与人工路径验证，确保评测结果反映真实用户体验。价值体现：先行评测体系为 AI+X 实践提供客观决策依据，有效规避“技术优化但业务效果下降”的风险。为实现从“能用”到“可靠规模化”的关键跨越提供了数据支撑。3.2、通过工作流设计，避免模型流程死循环（break cycle），提升故障恢复与自检能力核心原则：在 AI 工作流设计中嵌入防死循环机制与故障恢复路径，确保系统在异常情况下能主动退出无效循环、回退至安全状态，而非陷入无限尝试。聚焦业务连续性保障，避免因局部故障导致整体流程失效。问题依据与内部实践痛点：行业共性问题：多智能体系统普遍存在流程死循环风险（如 Cursor 等工具中模型反复执行相同操作），在 AI 自动化场景中尤为突出。例如，当用户未填写必选 SKU 时，系统通常触发 toast 提示，但 AI 在截图 / 操作过程中可能无法捕获此类信息，导致模型陷入“尝试 - 失败 - 重试”的无限循环。动态死循环检测机制：基于 History 和 Memory 设计算法，实时分析操作序列相似度（如连续 3 次…

预算有限、技术空白：最刁钻的 AI 用户，是中小企业老板
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date: 2026-01-30T17:54:07+08:00
description: 2026 年，大模型已经不再稀缺，但它在中小企业的办公环境中处境却很骨感。市场部用通用聊天机器人写促销文案，结果因工具不理解“BOM 表”“良品率”等术语，导致员工反复返工；法务人员还在逐字比对几十页合同，在密密麻麻的条款里找差异；客服团队被重复问题淹没，而公司花了几万元采购的 AI 工具，始终没能真正嵌入业务流程。问题在于工具离场景太远。当算力和模型能力变得普及，企业要的不再是“更强的大模型”，而是一个能理解自己业务、快速跑起来、带来实际收益的智能助手。行业正在悄然转向。AI 算力需求从训练转移至推理，推理算力需求增长 4 倍；算力消费模式从买卡转移到买 Token，Token 消耗量增长 53 倍；几乎所有企业都在通过智能体的方式消费 Token。华为云和华为云伙伴都观察到，客户不再纠结参数规模，反而关心“它能帮我解决什么具体问题”。华为云看准了这个拐点。今年 1 月 23 日，华为云在“华为云中国区销售伙伴产品方案发布会”上，隆重介绍了 Flexus AI 智能体——一个专为中小企业设计的轻量化、场景化智能体平台。它聚焦于更专业的场景、追求更精准的效果，并致力于实现极简部署。Flexus AI 智能体依托华为自研的搜索大模型，攻克了搜索精度的关键难题。在企业知识问答、智能数据查询等高频场景中，其准确率领先业界平均水平 2 至 9 个百分点。在发布会现场的实时对决中，面对权威数据集的严格考验，Flexus AI 智能体更以 100%的准确率胜出，充分证明了其性能的领先性。该平台重点覆盖互联网、金融与保险、医疗健康、制造业、零售/电商、专业法律服务及教育等行业。其创新的 “Solution as Code” 功能，能将企业级应用场景打包成“即取即用”的模板，这使 Flexus AI 智能体超越了工具属性，成为优秀实践经验的高效载体。此外，华为云的“天筹 AI 求解器”还能为工业、物流等复杂场景提供最优决策支持，切实帮助企业降本增效。Flexus AI 智能体的目标十分明确：让即便没有专职 AI 团队的中小企业，也能在几天内部署一个真正“懂行”的智能助手。这背后，折射出华为云对 AI 商业化下半场的核心判断——最终的战场，在于帮助客户实现业务价值。为中小企业制造的 AI 智能体过去十年，云计算在中小企业中完成了从“可选项”到“必选项”的演进。如今，人工智能正经历相似的关键跃迁。然而对广大中小企业而言，这场技术浪潮并非坦途：它们并不缺乏拥抱 AI 的意愿，却普遍困于三大现实挑战——应用场景模糊、技术门槛高企、投入产出难以量化。华为云敏锐捕捉到这一结构性变迁，依托在工程化落地、场景理解与企业级服务领域的长期积累，将 Flexus AI 智能体定位为通向长尾市场的“轻量化入口”。产品设计源于对典型中小企业客户的深度洞察：预算有限、缺乏专业 IT 团队、需求表达不清晰，却对数据安全与成本控制高度敏感。其目标清晰而务实——回应中小企业“用得起、用得上、用得好”的朴素诉求，同时在 AI 商业化深水区开辟差异化增长路径。作为面向泛行业中小企业的轻量化平台，Flexus AI 智能体以“开箱即用、高性价比、安全可控”为核心理念，通过四大能力直击 AI 落地痛点：丰富模板库：提供 40 余个源自真实企业实践的预置场景，覆盖舆情监测、报告撰写、客服问答、知识检索等通用与行业需求，大幅降低启动成本；一站式平台：支持可视化编排与一键部署，无需编码即可完成智能体构建与发布，数日内即可上线业务助手；安全可控：支持公有云调用与私有化部署双模式，保障数据主权与合规要求；底座协同：深度集成华为云 Tokens 服务与昇腾 AI 算力，保障高并发稳定性，并自然带动 ECS、数据库、KooSearch 等云资源的协同消耗。相较于华为云生态内面向大型企业、强调深度定制的平台，Flexus AI 智能体聚焦轻量化通用场景，在办公、营销与服务等高频领域追求极致的简便与实用，形成清晰的差异化定位。尤为关键的是，该产品精准破解了 AI 落地的“最后一公里”难题——企业知识问答。当前，企业普遍采用“检索增强生成（RAG）”技术赋予大模型专业知识，但效果瓶颈往往不在模型本身，而在于前端检索精度不足：传统关键词检索难以理解语义，易在海量知识库中漏检或错检，导致智能助手“答非所问”。对此，Flexus AI 智能体内置的企业级搜索服务成为破局关键：以华为自研的中文文本向量大模型为底座，具备出色的语义理解能力；其检索引擎在权威基准测试中表现优异，实现精准高效的语义匹配；通过架构优化，关键性能指标显著优于主流开源方案，同时有效控制成本。最终，企业获得的不再是一个“听起来聪明”的对话机器，而是一位真正精通业务、检索精准、响应迅捷的可靠数字助手。这一能力已在多行业实战中快速验证：互联网与出…

6 个值得关注的开源 AI 工单系统
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date: 2026-01-30T10:21:37+08:00
description: 原文链接：https://www.nocobase.com/cn/blog/6-best-open-source-ai-ticket...之前的文章中，我们梳理了一些可以替代 Zendesk 的开源与自托管 AI 工单系统方案。在文章撰写和资料调研的过程中，我们也持续关注了社区里对相关话题的讨论。 从实际使用体验来看，传统工单系统本质上只是一个记录与流转工具，记录问题、改变状态、最后关闭。至于问题是否被快速理解、是否被正确分派、是否能少走弯路，几乎完全依赖人工经验。 在 Reddit 的技术社区中，有两条讨论引起了我们的注意。!越来越多的团队开始尝试引入所谓的 “AI Helpdesk”，希望借助 AI 来缓解支持压力。但在 Reddit 的讨论中，我们看到的反馈却相当一致，也非常直接：AI 往往只是生成一段看起来很聪明的回复对实际处理效率的提升非常有限整体流程并没有发生变化，只是在原有系统上多了一个 AI 按钮如果 AI 只是停留在回复层，而没有真正进入工单流程本身，那它对团队的帮助是非常有限的。💬 嗨！你正在阅读 NocoBase 博客。NocoBase 是一个极易扩展的 AI 无代码/低代码开发平台，用于构建企业应用、内部工具和各类系统。它完全支持自托管，基于插件架构设计，开发者友好。→ 欢迎在 GitHub 上了解我们也正是在这样的需求和反馈之下，我们认为，“AI 工单系统”已经不再只是一个简单的产品分类，而更像是一个需要被重新定义的解决方案层级。它不应只是一个会生成回复的系统，而应当是一个能够真正介入流程、自动理解与分派工单、基于知识库给出可用建议，并且能够与企业内部业务系统深度结合的 AI 工单系统。本文将从 AI 工单系统在 2026 年应具备的核心能力出发，系统性梳理这些能力可以如何在不同系统中实现，帮助你和团队在选型时跳出“是否带 AI”的表层判断，回到效率和结构本身。2026 AI 工单系统的必备能力1. 自动理解与摘要 AI 工单系统需要准确理解工单内容，从自然语言描述中提取关键信息，减少人工反复阅读和上下文确认的成本。2. 智能分类与路由 真正有效的 AI 应当能够自动完成初步分类与优先级判断，并将工单分派给合适的团队或角色，而不是把这些决策继续留给人工处理。3. 基于知识库的回复建议 AI 的价值在于复用已有知识，通过历史工单和文档给出可编辑的处理建议，而不是直接“自动结案”或输出脱离上下文的通用回答。4. 流程中的 AI 介入点 AI 应当贯穿工单的完整生命周期，在建单前、处理过程中以及关闭与总结阶段持续发挥作用。5. 可控、可扩展、可自托管 在企业场景下， AI 工单系统必须支持数据主权和模型可替换，避免被单一 SaaS 锁定，才能在长期发展中保持可控性和扩展空间。开源 AI 工单系统选型清单1.NocoBase官网链接：https://www.nocobase.com/GitHub 链接：https://github.com/nocobase/nocobaseGitHub Star 数：21.4k核心定位 NocoBase 是一套以数据模型为核心的开源业务系统平台，通过插件化架构扩展业务能力，并将 AI 能力深度融入系统的核心模块之中。工单、知识库、流程、内部服务台都是其可以构建的业务模块。🎉基于 NocoBase 2.0 构建的智能工单系统适合场景希望高度自定义工单流程的 IT / 内部支持团队不满足于标准流程，需要结合内部业务系统的组织对数据主权、自托管、AI 模型可控性有明确要求的企业希望将工单系统逐步升级为内部智能服务平台的团队AI 扩展方式NocoBase 的 AI 能力不是附加功能，而是通过 AI 员工深度融入业务系统。自动理解与摘要AI 员工可以理解工单的自然语言描述结合数据模型与字段结构，自动提取关键信息支持生成摘要并写回工单字段，减少人工阅读和上下文确认成本智能分类与路由AI 可作为工作流中的决策节点根据工单内容、字段信息和历史数据进行自动分类计算优先级并分派给对应团队、角色或 SLA 流程基于知识库的回复建议（RAG）工单解决过程可以自动转为知识条目新工单创建时可基于已有知识推荐相似解决方案AI 员工可以辅助查找已有知识，并生成建议回复流程中的 AI 介入点AI 可介入建单前（表单填写辅助）处理过程中（分析、建议、补充信息）关闭阶段（总结工单、沉淀知识）可控、可扩展、可自托管100% 开源、完全自托管支持多种 AI 模型（OpenAI、Claude、本地模型）插件化架构，可基于企业业务灵活调整系统2. Frappe Helpdesk官网链接：https://frappe.io/helpdeskGitHub 链接：https://github.com/frappe/helpde…

告别拼凑：记忆、检索与AI数据引擎的一站式技术栈解析（一）
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date: 2026-01-29T13:44:51+08:00
description: 作者：傅榕锋，OceanBase 高级技术专家AI 开发者需要什么样的数据库在开始正式话题前，我们不妨先思考一个问题： AI 时代下开发者需要什么样的数据库？自本世纪初以来数据库需求的演变历程。Web 2.0及业务在线化的时代，强调的是一个可靠、精确的记录系统，能够精准地记录每一笔交易数据，满足典型的事务处理（TP）需求。进入移动互联网和数据智能化时代后，随着数据量的爆发式增长，海量数据分析的需求成为主流。这时，分析型（AP）数据库开始占据重要位置。AI 时代的真正到来，驱动数据库不仅要支持查询和分析功能，更需具备理解和推理的能力。快来关注我，获取 OceanBase 第一手的产品信息和技术资源，与行业大咖 “唠” 出真知！AI 时代开发者的痛点作为数据库从业者，我们需要深入分析 AI 时代下开发者对数据库的具体需求。数据类型的多维化：在传统数据库中，图片、视频、音频仅能被存储而难以有效利用。借助 AI 模型的帮助，这些非结构化数据可以转化为可检索的形式，如通过嵌入模型转换为向量，或使用大语言模型提取文本描述和标签，从而将非结构化数据转变为结构化或半结构化数据以实现高效检索。性能与规模的极致化：鉴于向量数据对内存和磁盘资源的高占用特性，在成本与性能之间寻求最佳平衡显得尤为关键。为此，亟需采用高效的算法，以优化召回率与资源成本之间的权衡关系。智能处理的内生化：例如，在 RAG 场景中，文档需先进行切片并生成向量，这通常涉及向量数据库、文档型数据库以及事务型数据库的联合使用。为了简化这一流程，理想的解决方案是让数据库自身承担更多的标准化数据处理任务，减少开发者的负担。开发流程的敏捷化：目标是让开发者更加专注于业务逻辑本身，而非陷入复杂的数据处理流程之中。AI 时代的理想数据库基于上述痛点，AI 时代的理想数据库应具备以下四个特征。多模态支持：提供统一的平台，支持多种数据类型，包括但不限于向量、全文、标量、 JSON 格式。高性能引擎：针对 AI 工作负载进行优化，确保在控制成本的前提下实现最优性能表现。智能化集成：内置 AI 运行时环境，使数据库可以直接执行复杂的智能处理任务，减少对外部系统的依赖。简易操作：设计直观易用的界面和工具，降低非专业开发者的使用门槛，促进更多领域专家参与到数据处理工作中。综上所述， AI 时代我们期待的数据库应该是强大、智能、一体化的，是数据与 AI 融合的平台。AI原生的一体化数据库是否存在正所谓“需求决定市场”，契合AI时代理想数据库特质的产品必然会出现。而就目前来看，OceanBase 新发布的 seekdb 已率先落地，不仅具备了相关核心能力，更在快速迭代中持续进化。混搜架构的轻量级、多模态的AI原生数据库OceanBase seekdb 是一款面向 AI 场景的轻量级、多模态的原生数据库，专为支持混合搜索、上下文理解与智能数据处理而设计。其整体架构分为五个核心层级，实现从数据存储到查询执行的全链路优化。1. 统一应用接口层。seekdb提供基于 SQL 的统一查询语言，兼容标准 SQL 语法，支持多模态数据的联合查询。同时，提供面向开发者的 Python SDK，具备简洁易用的 API 接口，支持 skip-by-list 等高效检索模式，显著降低开发者使用门槛。2. 支持混合负载的多模计算层。继承自 OceanBase 的成熟优化器体系，seekdb具备强大的查询规划与执行能力，在混合检索场景中，会自动进行自适应执行和查询优化，能够根据查询条件自动选择最优执行路径。同时，支持混合负载自适应执行、AI 函数调用、ACID 事务保障及灵活 UDF 扩展，满足复杂业务需求。3. 多模数据层。支持多种数据类型统一存储，实现“存即能检”，打破传统系统中不同数据类型需分库管理的局限。包括：关系表（传统结构化数据）向量（Embedding 向量）文本（原始文本内容）JSON（半结构化数据）GIS（地理空间数据）数组、位图等扩展类型4. 多模索引层。构建业界领先的多模索引体系，支持的索引类型如下。向量索引：高效支持近邻搜索（ANN），兼顾精度与性能。全文索引：支持中文分词与语义匹配。混合索引：结合向量与标量条件进行联合检索。JSON 索引：加速嵌套字段查询。二级索引、GIS 索引：满足多样化查询需求。支持多索引协同查询，在一次请求中完成跨模态数据的融合检索。5. 部署模式层。服务器模式：传统集群部署，适用于高并发、大规模生产环境。嵌入式模式：以库的形式内嵌于应用程序中，生命周期与应用一致，适合边缘计算、AI 应用快速构建等轻量化场景。OceanBase seekdb 通过“统一接口 + 多模存储 + 智能索引 + 灵活部署”的一体化设计，实现了对 AI 工作负载的端到端支持，真正做到了“一个数据库，搞定所有…

智能体来了从 0 到 1 ：核心挑战是非技术性的认知与场景重构
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date: 2026-01-29T11:26:54+08:00
description: 在人工智能从“感知智能”迈向“行动智能”的过程中，智能体（AI Agent）被普遍视为复杂任务自动化的关键形态。随着智能体能力逐渐外溢到真实业务场景，一个共识正在行业内形成：限制智能体从 0 到 1 的关键因素，往往不是模型能力本身，而是业务被理解和结构化的程度。一、重新理解智能体：不是程序，而是决策执行体在工程语境中，智能体通常被定义为： 能够感知环境、进行推理决策，并通过工具执行动作以达成目标的计算实体。与传统软件不同，智能体并不依赖预先穷举的流程路径，而是通过“思考—行动—反馈”的循环方式动态推进任务。这一特性决定了，智能体建设的重心已从代码实现转向决策逻辑的定义与约束。二、第一道门槛：从流程控制到目标约束传统软件强调确定性，工程师通过规则覆盖所有路径，系统行为可预测、可复现。但智能体的运行逻辑本质上是概率性的，其价值恰恰来自对不确定环境的适应能力。从 0 到 1 的第一道门槛，是放弃对“过程正确”的执念，转而追求“目标对齐”。任务拆解能力决定上限 模糊目标无法驱动可执行行为。真正可用的智能体，依赖对目标的多层拆解：明确子任务边界定义每一步的输入输出约束可调用工具的作用范围容错不是缺陷，而是设计前提 在智能体系统中，错误并不等同于失败。关键在于是否具备：环境反馈机制中途修正能力失败可回滚或可中断的安全边界三、场景解构的难点：业务并未为智能体准备好智能体的能力高度依赖其所处的业务环境。当业务知识无法被机器理解时，模型能力再强也无法转化为生产力。核心问题不在“有没有数据”，而在“业务是否被结构化”。隐性经验尚未显性化 大量关键判断仍依赖个人经验，缺乏可传递的规则或案例沉淀。知识源质量决定上限 如果企业内部文档存在冲突、过期或逻辑断裂，RAG 机制只会放大错误。工具接口是行动能力的边界 没有清晰权限、规范接口和可回溯执行结果，智能体只能停留在“建议层”。四、评价体系的重构：什么才算“好用的智能体”智能体不同于传统系统，无法仅通过“是否输出正确结果”进行评价。更贴近实际的评估维度包括：任务完成稳定性：在不同输入条件下是否保持逻辑闭环推理路径合理性：中间决策是否符合业务认知工具使用效率：是否存在无效调用或循环行为在实践中，人机协同往往是从 0 到 1 阶段最稳妥的形态。关键并非是否“全自动”，而是人工介入点是否被合理设计。五、结论：智能体的门槛，本质是业务认知能力智能体能否跨过 0 到 1，并不取决于模型参数规模，而取决于构建者是否真正理解业务问题，并将其转化为机器可执行的决策结构。当业务被拆解为清晰的目标、规则与反馈回路时，智能体才能从概念演示走向真实生产力。