LLM

传统制造企业在数字化转型过程中，面临着一个普遍而棘手的问题：来自不同客户的订单文档格式千差万别，有PDF、Excel、Word、扫描件、甚至手写订单。这些非标准化的订单数据需要人工录入MES（制造执行系统）才能启动生产流程，不仅效率低下，而且容易出错。

随着GPT-4V、Claude 3.5 Sonnet等多模态大模型的成熟，我们终于有了一个优雅的解决方案：结合视觉识别能力、自然语言理解和代码生成能力，构建一个智能的订单归一化工作流。在这个工作流中，AI Agent承担大部分繁重工作，人类只需在关键节点进行验证和确认，实现真正的人机协作自动化。

在现代企业的订单处理流程中，不同类型的订单文档往往需要不同的处理逻辑和专业知识。传统的人工分类方式效率低下且容易出错，而基于规则的自动化系统又难以应对复杂多变的业务场景。本文将介绍如何利用大语言模型（LLM）构建一个高质量的订单文档分类器，实现智能路由到专业Agent的完整解决方案。

如果我告诉你，ChatGPT 本质上是一个文本压缩器，你会相信吗？如果我说，智能的核心就是找到更好的压缩算法，这听起来是不是过于简化了？然而，这个看似激进的观点——“压缩即智能”（Compression is Intelligence）——正在成为理解机器学习和人工智能本质的一个关键视角。

这不仅仅是一个比喻。从信息论的角度看，压缩、预测和理解本质上是同一件事的不同侧面。当我们深入探讨这个观点时，会发现它不仅优雅地解释了为什么深度学习如此有效，还为我们思考通用人工智能（AGI）提供了一个全新的框架。

在构建智能对话系统、聊天机器人或语音助手时，意图识别（Intent Recognition）是最核心的组件之一。一个设计良好的意图识别模块不仅能准确理解用户需求，还能随着业务发展灵活扩展。本文将深入探讨意图识别模块实现的最佳实践，帮助你构建生产级的意图识别系统。

在大语言模型(LLM)快速发展的今天，我们面临一个核心挑战：如何让模型能够访问和利用实时、专业或私有的知识？纯粹依赖预训练的模型往往会出现知识过时、幻觉问题，或者无法回答特定领域的问题。这就是检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术应运而生的原因。

RAG通过将外部知识库的检索能力与LLM的生成能力相结合，为这个问题提供了一个优雅的解决方案。它不需要重新训练模型，就能让AI系统访问最新的、特定领域的知识，同时显著降低幻觉问题。本文将深入探讨RAG的核心原理、架构设计以及实际应用中的最佳实践。