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用状态机组织流程：LangGraph 最小骨架
「从零到 AI 应用工程师」专栏 · 第 21 篇 有了查表 Tool，下一步是固定流程： 每个节点只做一件事；状态在节点间传递。LangGra...
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第一个工具调用：让系统去查一张故障码表
第一个工具调用：让系统去查一张故障码表 「从零到 AI 应用工程师」专栏 · 第 20 篇 Agent 的第一块积木往往不是大模型，而是一张可查...
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Agent 是什么：从「问答」到「会用工具」
「从零到 AI 应用工程师」专栏 · 第 19 篇阶段 3 · 故障诊断 Agent 开篇 RAG 解决的是：有依据地回答私有资料问题。但现场告...
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给 RAG 写测试：pytest 三条底线
「从零到 AI 应用工程师」专栏 · 第 18 篇阶段 2 · 储能 RAG 收官 评估集测的是「效果好不好」；单元/集成测试测的是「重构会不会...
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省钱之道：token 成本日志 + FAQ 缓存
「从零到 AI 应用工程师」专栏 · 第 17 篇 RAG 比纯聊天多了检索，但大头费用往往仍在大模型 token。演示时同一句问十遍、前端重试...
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怎么证明你的 RAG 好用：20 题评估集
「从零到 AI 应用工程师」专栏 · 第 16 篇 「我觉得挺准」不是工程结论。换个 chunk_size、拧一下阈值，你需要同一套题目告诉你：...
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两阶段检索：Rerank 把答案质量再拉一档
「从零到 AI 应用工程师」专栏 · 第 15 篇 向量检索快，但「向量近」≠「真能回答这个问题」。常见尴尬：涂装标准、待机功耗之类的片段，距离...
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治幻觉：无依据就拒答，别乱编
「从零到 AI 应用工程师」专栏 · 第 14 篇 RAG 不是幻觉免疫。噪声切片进了 Prompt、模型自作主张补全流程、超纲问题硬聊——都会...
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让答案有出处：citations 引用溯源
「从零到 AI 应用工程师」专栏 · 第 13 篇 能答还不够。工业场景还要回答：你这话从哪份手册、哪一页来的？ references 和 ci...