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技术词条
面向技术决策者与工程团队的深度文章——不讲概念搬运，只讲我们怎么把 AI 做进企业系统。
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什么是 Text2SQL——自然语言查数据库，难点在哪
Text2SQL把自然语言翻译成SQL查库，是智能问数引擎，难在语义二字。
什么是向量数据库——为什么 AI 记性好全靠它
向量数据库存储检索高维向量，靠相似度实现语义级查找，是AI应用记忆力的地基。
Excel 向量化——表格数据进 AI 知识库的正确姿势
Excel向量化让散落表格进AI知识库可检索可问答，须迈过格式与合并单元格的坑。
什么是 Text2JSON 和 Text2Cypher——SQL 之外的两条路
自然语言转SQL查数、转JSON抽取、转Cypher查关系，合称三转能力。
语音怎么进业务——转写、指令、对话三个形态
语音进业务三形态：转写、指令、对话，适配车间仓库双手占用与外勤移动场景。
零代码搭建企业知识库——业务部门自己能做吗
零代码搭建知识库：上传配置测试不写代码，业务部门自己走完从零到用起来这段路。
什么是思维链编排——把复杂 AI 任务画成一张可执行的流程
思维链编排把复杂AI任务画成可执行流程图：图定骨架AI做节点，成功失败各走分支。
什么是多模态 AI——能看图、听语音的 AI 怎么落地
多模态AI能看图听语音：OCR识图、语音交互、多格式解析，业务场景不只有文字。
什么是深度思考模式——让 AI 想清楚再回答
深度思考模式让AI先想清楚再作答：思考过程可见、Token预算可控、耗时可统计。
企业该不该微调大模型——提示词、RAG、微调的选型决策
提示词、RAG、微调选型次序：提示词能解决的不上RAG，RAG能解决的不微调。
