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53AI AI知识库
与3万提示词工程师一起，学习AI前沿技术与应用场景
AI开发实战：解决RAG的召回不准问题
AI开发实战：解决RAG的召回不准问题
DeepSeek结合GPT4o做企业内部知识管理系统
DeepSeek结合GPT4o做企业内部知识管理系统
DeepSeek联手GPT-4o打造企业知识管理神器，让信息检索像翻自家冰箱一样简单高效！ 核心内容： 1. DeepSeek与GPT-4o的强强联合：智能检索+精准问答的黄金组合 2. 企业知识库建设实操指南：分层分类技巧与文档处理要点 3. 自然语言搜索与API应用实例解析，规避敏感信息泄露风险
我如何用 Coze 独立开发一个 AI 客服系统（上篇）
我如何用 Coze 独立开发一个 AI 客服系统（上篇）
从零到一打造AI客服系统：揭秘Coze平台上的实战开发历程，分享3个月迭代优化的关键阶段与技术选型。 核心内容： 1. 项目开发三大阶段：从基础RAG实现到多模态交互，最终形成代码+提示词的混合架构 2. 关键技术应用：意图识别、多语言支持、API集成与复杂故障处理流程设计 3. 产品设计哲学：在AI灵活性与服务稳定性之间寻找平衡点的实战经验
如何利用Dify实现问答系统的高效内容审查？含源码解析与实战优化指南
如何利用Dify实现问答系统的高效内容审查？含源码解析与实战优化指南
Dify的敏感词审查功能为AI应用保驾护航，本文详解其实现原理与优化技巧。 核心内容： 1. Dify平台三种敏感词审查策略解析 2. OpenAI Moderation API的实战应用 3. 内容审查的配置维度与优化建议
采购人注意！你90%的重复工作将被AI Agent取代
采购人注意！你90%的重复工作将被AI Agent取代
采购行业迎来革命性变革！AI Agent将接管90%重复性工作，让采购团队专注战略决策。 核心内容： 1. AI Agent如何重新定义采购流程：自动化订单处理、风险识别与供应商管理 2. 实时决策能力突破：动态响应市场变化与供应链风险 3. 制造业实战案例：预测短缺、自主采购与生产调度优化
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为什么说Maus是未来任务型AI系统的代表？
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【LangChain 团队重磅实测报告】多智能体架构揭秘：谁才是性能之王？
2025-06-13
dify 1.4.2 版本深度解析：性能飞跃、功能革新与稳定性全面升级，打造企业级AI开发新标杆
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从240家AI软件公司的定价数据，我看到了5个关键趋势
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【大模型落地案例】保障服务的大模型应用
53AI AI落地方法论
从"工作+AI"到"业务+AI"，最终实现"AI×业务"的大模型落地三步走方法论
53AI AI落地场景之“智能问答”
让大模型学会企业知识和业务流程，特定场景达到99.99%准确率和多模态输出
过去：需要3个月甚至更多时间，问答准确率不高
问题：没有聚焦业务价值，资源耗费在技术探索上
现在：聚焦语料知识整理，快速上线并持续优化
智能问答
53AI AI落地场景之“全员提效”
工位级的全员AI应用，赋能企业效率提升30%
过去：用GPT4需科学上网，企业需注册N个账号
问题：同行提效30%，企业的AI落地应用不了了之…
现在：开箱即用，全员“工作+AI”降本增效
全员提效
53AI AI落地场景之“应用智改”
可视化编排大模型能力，快速接入和改造企业已有系统
过去：应用智能化改造需要两个月时间，随时会踩坑
问题：无法聚焦于创造业务核心价值
现在：聚焦业务价值，快速上线并持续优化
应用智改
53AI 产品矩阵
语料数据可视化清洗+智能体训练与编排+智能体发布与运营
语料数据可视化清洗
53AI KM
知识库管理
智能体训练与编排

53AI Studio

智能体编排

三方智能体平台
智能体发布与运营
53AI Hub
智能体门户
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智能工作台

53AI 最佳实践
上百家中大型企业验证过的AI落地最佳实践
01.
认知对齐
02.
启发思考
03.
试点探索
04.
试点交付
05.
成果复制
达成共识
阶段
  • 员工的AI技能
  • 领导的AI思维
  • 企业的AI文化
成果
  • 领导层的共识 对齐AI认知基线、用“统一的语言”达成共识
  • 管理层的认知 理解AI特性、知道能做什么、不能做什么
  • 执行层的应用 用大模型解决工作问题、掌握结构化提示词
达成共识
阶段
  • 行业领先AI应用分享
  • 创新AI应用落地拆解
  • 场景梳理与目标规划
成果
  • 获得支持 企业高管层支持， 双方投入
  • 创新探索 找到业务问题或机遇，梳理工作流程，进行智能化改造
  • 深度培训 AI虚拟团队 + 试点业务部门
达成共识
阶段
  • 大模型应用从想法到落地
成果
  • 业务梳理 梳理企业内部流程、需求部门业务目标
  • 价值链条 打通试点业务从 业务价值、流程、AI技术的价值链闭环
  • 落地团队 高管+业务+HR+IT
达成共识
阶段
  • 试点场景的解决方案
  • 基于试点的应用部署
成果
  • 试点验证 基于试点的应用部署、上线、运营
  • 小步快跑 与业务团队、 公司高层试点复盘，规划下一步方案
达成共识
阶段
  • 试点复盘拆解
  • 企业全场景盘点
  • 复制成功经验
成果
  • 融入业务 企业更多场景的盘点，扩大内训规模，复制成功经验
  • 持续迭代 构建企业AI平台的创新模式和能力，更远期和规模化的AI创新规划
产品服务
工作+AI
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方案撰写
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业务+AI
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