卖AI比懂AI难，但有时候我更觉得，用AI比懂AI更难今天不再纸上谈兵，分享一下我正在跑的自动化工作流，零代码或低代码就能搭，能复用的场景绝对不止局限于商务层一起把重复性工作丢给机器，把脑力留给真正需要人的判断和创意的地方会议纪要结构化流背景情况： 每周开会10余场，会后整理纪要平均耗时太久，且容易漏掉关键点工具组合： 笔记 + Coze工作流搭建逻辑：录音转写：腾讯/飞书/teams自带的录制视频功能转写文字就行，保留音频内容和共享屏幕内容AI结构化： 文字自动流入Coze工作流，按固定模板提取——客户背景与痛点我方提出的方案与报价客户异议与顾虑等等，还有双方达成共识后确认的下一步行动输出归...

学java第六天，效率太慢了把游戏删了我再玩是sb

大家都在鼓励你。自己也要争气啊！！！

1. 个人介绍2. 实习拷打3. RAG 的优化，项目中 Agent 的流程RAG 的核心链路是：文档处理 -> 建索引 -> 检索召回 -> 重排筛选 -> 上下文拼接 -> 大模型生成。它的优化也主要围绕这几步展开。先说文档处理。原始文档不能直接粗暴切块，要先做清洗，比如去掉无效页眉页脚、目录、乱码、重复段落。然后做合理切分。切分太大，会带入噪声；切分太小，上下文会断。常见做法是按段落、标题层级、语义边界切 chunk，并适当设置 overlap。再说检索阶段。RAG 不一定只用向量检索，通常会把 BM25、向量召回、关键词召回混合起来。向量召回解决语义相似，...