小磊 企业如何真正落地 AI:从试用工具到工作闭环 AI 科普 企业如何真正落地 AI:从试用工具到工作闭环 开场问题 不少企业已在用 AI 写文案、整理会议或查询资料,但热闹一阵后,业务流程并没有明显改变。原因往往不是模型能力不够,而是企业只完成了“生成一个结果”,还没有建立从任务进入、数据提供、人工复核到结果回流的工作闭环。 那么,怎样判断 AI 是一次试用
小磊 提示词、RAG 与微调,企业应该怎样选择? AI 科普 提示词、RAG 与微调,企业应该怎样选择? 开场问题 企业准备引入大模型时,常会遇到三个听起来都很合理的建议:把提示词写好、接入企业知识库、用自己的数据微调模型。它们似乎都能让回答更准确,却对应完全不同的问题。如果一开始就选错路线,团队可能花了不少时间,最后只得到一个昂贵而难维护的演示系统。 真正要
小磊 Halo CLI 使用教程:在 Docker 部署的 Halo 上管理博客 文章 Halo CLI 是 Halo 的命令行管理工具。它不负责运行 Halo,而是通过 Halo 提供的 API,管理文章、页面、附件、主题和插件。 一、先理解 Docker 和 Halo CLI 的关系 如果 Halo 运行在 Docker 中,并不意味着 Halo CLI 也必须安装到容器里。 更推
小磊 ERP 三张核心报表:从出库、退货到库存动作 文章 ERP 运营侧不需要一开始就做几十张报表。真正重要的是先把三张表做准:全渠道商品出库表、退货滚动报表、实时库存报表。 一、三张表为什么是 ERP 的核心 这三张表分别回答三个问题: 货正在以什么速度流出? 退货正在怎样影响订单和库存? 现在还有多少真正可用的货? 当出库速度和可用库存结合起来,才有可
小磊 ERP 不是后台系统,而是电商经营的基础底盘 文章 很多公司都有 ERP,但不一定真正拥有 ERP 能力。系统里有数据,只是起点;当商品、条码、渠道、仓库和库存状态没有形成统一口径时,ERP 仍然只是一个数据仓库。 一、ERP 首先要回答:公司现在到底是什么状态 在电商经营中,ERP 不只是财务或仓库使用的后台系统。它更像公司的基础运营底盘,持续感知
小磊 AI 为什么会“胡说”?理解幻觉、错误与不确定性 AI 科普 AI 为什么会“胡说”?理解幻觉、错误与不确定性 开场问题 你可能遇到过这样的情况:AI 用很肯定的语气给出一本并不存在的书,编出看似正规的政策条款,或者把人物、日期和出处拼得像模像样。它为什么不直接说“不知道”,反而会给出流畅答案?这类现象常被称为“幻觉”,但要降低风险,不能只把它理解成偶尔说错话
小磊 多模态 AI:文字、图片和声音为什么能被一起理解? AI 科普 多模态 AI:文字、图片和声音为什么能被一起理解? 开场问题 你给 AI 发一张菜单照片,再问“哪道菜可能含花生”,它为什么既能看图,又能读懂问题?视频会议工具为什么能同时处理画面、语音和字幕?这些能力常被概括为“多模态 AI”。它不是让机器突然拥有了人的感官,而是让不同形式的信息可以被计算、比较和
小磊 AI Agent 是什么:从会聊天到会做事 AI 科普 AI Agent 是什么:从会聊天到会做事 开场问题:能回答问题,为什么还不算“会做事”? 让聊天模型写一封会议邀请,它可以很快给出文字;但要真正完成邀请,还需要确认参会人、查看空闲时间、创建日程、发送通知,并在时间冲突时重新选择。这些动作涉及外部系统、过程判断和责任边界,仅仅生成一段自然语言还不够
小磊 向量与 Embedding:AI 如何判断两句话“意思相近”? AI 科普 向量与 Embedding:AI 如何判断两句话“意思相近”? 开场问题:文字不同,为什么搜索结果却能对上意思? 在公司知识库里搜索“客户付款后多久发货”,系统可能找到一份标题为“订单出库时效说明”的文档。两句话没有重复多少字,传统关键词匹配未必容易把它们联系起来,但语义搜索往往可以。 这并不是 A
小磊 RAG 是什么:为什么要让 AI 先查资料再回答? AI 科普 RAG 是什么:为什么要让 AI 先查资料再回答? 开场问题 当你问 AI“我们公司的报销标准是什么”,它可能说得很顺,却不一定知道你公司的最新制度。通用 AI 学过大量公开内容,但它没有天然进入企业文件柜,也未必掌握刚更新的产品手册。难道每增加一份资料,都要重新训练一个模型吗? RAG 提供了另一