AI 不好用，99%是数据问题
文章指出企业 AI 应用效果不佳的核心原因在于数据治理，而非模型本身。公网 AI 无法访问企业核心私有数据。文章提出解决方案：利用知识库（RAG）处理文档与客服培训，通过 MCP 协议打通复杂数据库，并采用多 Agent 协作模式整合数据源、分析与报告生成。强调企业 AI 升级是系统工程，旨在实现从通用 AI 到私有 AI 的转变。
全部文档 / 作者: Miles.Ma / 标签: RAG
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看懂这九个概念，我太奶奶也可以用 AI 赚钱
本文从纯小白视角出发，系统性拆解了 AI 领域的 9 个核心概念：LLM、Token、Context、RAG、Prompt、Tool、MCP、Agent 和 Agent Skill。通过生动的比喻（如将 LLM 比作发动机，MCP 比作 Type-C 接口）和清晰的逻辑链路，文章阐述了 AI 从文本生成到任务执行的底层架构，帮助读者理解 AI 的能力边界、成本构成及应用开发逻辑。
不做中转，不卖课，如何用 AI 月入 10万
作者分享了今年通过接企业知识库项目实现月入数万的实战经验。文章详细阐述了如何将基础 RAG 升级为企业级 RAG 系统，重点涵盖数据处理层面的文档切分策略（针对 PDF、Excel、代码等）、向量化模型选择及数据库选型；同时深入讲解了检索策略优化，包括长问题处理、混合检索、Rerank 精排及多因素加权排序等技术细节。
B端AI落地的唯一路径：MCP
文章指出B端AI落地的核心在于数据接入。传统RAG方案因信任和延迟问题受限，AI生成查询又难以满足B端对高稳定性（99%+）的要求。作者认为，通过MCP（模型上下文协议）实现本地部署，利用标准化接口和参数化模板，是解决数据主权、降低成本并确保业务稳定性的最佳方案。