AI 应用实践
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混合技术应用
文章概述了多个AI应用场景的完整技术架构，覆盖工业级RAG、Agent记忆闭环、多Agent编排、NL2SQL、高并发工程及推荐系统等。核心要点包括：RAG分生产端（文档解析→向量化建库）和消费端（多路召回→重排→大模型生成）；Agent通过短期滑动窗口与长期语义记忆实现连贯对话；多Agent系统采用总控路由+专用子Agent+工具链（Function Calling与MCP Server）编排；FC、MCP、RAG三者职责清晰——RAG管理静态知识，FC驱动动态动作，MCP标准化工具接入；多模态数据通过先摘要降维再向量检索控制上下文爆炸；NL2SQL结合RAG召回表结构与安全校验实现自然语言取数；高并发服务依赖异步全链路、流式降延迟、语义缓存与成本控制；推荐系统“召回→精排→重排”链路与RAG高度同构，可借助GraphRAG实现可解释推荐。这些技术融合为企业级AI应用提供了可复用的工程范式。
