我發現AI代理領域有個超實用的技術組合



✔️ 檢索增強生成(RAG)技術
→ 實時調取原始數據作爲生成依據
→ 解決大模型"幻覺"問題超有效
✔️ 數據溯源追蹤功能
→ 每個輸出都能關聯到具體數據源
→ 像學術論文的參考文獻系統

最棒的是什麼?這兩個方案都不需要動輒上百萬的模型重訓練!

現在終於理解 #OpenLedger 爲什麼要把這些功能深度整合到架構裏了:

-用戶能看到AI的"思考過程"
-每個結論都有據可查
-自然建立技術信任感

✓ 不是單純比參數規模
✓ 而是比信息透明度
✓ 比證據鏈完整性

最近和團隊討論時還開玩笑說,現在的AI就像個總愛顯擺的學霸——光會甩結論可不行,得把解題步驟和參考書都攤開來才行😂
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