我发现AI代理领域有个超实用的技术组合



✔️ 检索增强生成(RAG)技术
→ 实时调取原始数据作为生成依据
→ 解决大模型"幻觉"问题超有效
✔️ 数据溯源追踪功能
→ 每个输出都能关联到具体数据源
→ 像学术论文的参考文献系统

最棒的是什么?这两个方案都不需要动辄上百万的模型重训练!

现在终于理解 #OpenLedger 为什么要把这些功能深度整合到架构里了:

-用户能看到AI的"思考过程"
-每个结论都有据可查
-自然建立技术信任感

✓ 不是单纯比参数规模
✓ 而是比信息透明度
✓ 比证据链完整性

最近和团队讨论时还开玩笑说,现在的AI就像个总爱显摆的学霸——光会甩结论可不行,得把解题步骤和参考书都摊开来才行😂
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