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原创动态知识库构建：知识库边问答边构建完善

《动态知识库的代谢逻辑》揭示了数字时代知识管理的范式转变：从静态存储转向"问答式生长"的有机进化模式。文章指出，现代知识库面临的核心挑战在于建立"甄别-组织"的动态平衡，通过"摄入-消化-吸收"的生命式代谢链条，将碎片化交互转化为结构化知识。作者提出三重过滤机制：意图预判筛选高价值内容，多源验证确保准确性，知识蒸馏实现结构化沉淀。以智能平台为例，展示了强化学习、多模态验证和图神经网络如何协同工作，使系统具备"越用越聪明"的进化能

2025-06-21 23:43:06 283

原创智能体的“道德底线”该由谁来定？

☑️可解释性增强**：飞速低代码平台支持开发者可视化调试决策逻辑，标注关键影响因子，让“黑箱”变透明。飞速技术响应： ☑️全链路追溯：平台内置“决策日志”功能，记录智能体每一步操作依据，便于事后归因分析；☑️权限透明化：在低代码平台中内置“数据权限沙盒”，开发者可清晰定义数据使用边界，确保合规性。🙋案例：某医疗客户通过飞速低代码平台开发AI问诊系统，患者体征数据仅限本地加密存储，医生需双重授权才能调阅，从源头杜绝数据滥用。飞速创软坚信，只有将伦理嵌入智能体的“基因”，才能真正实现“科技赋能美好生活”。

2025-06-21 23:12:24 436

原创 “AI失业潮”是否真实？技术革命下的就业重构与未来启示

AI技术发展引发"失业潮"焦虑，但其影响具有双重性：既替代部分岗位（如流水线工人和客服），也催生新职业（如AI训练师、伦理顾问）。真正的挑战在于劳动者技能与AI需求的错配。未来就业将转向"人机共生"，人类需强化创造力、情感沟通等独特优势，并掌握AI协作能力。各国已开始推动数字技能培训，个人应主动适应技术变革，将传统能力与AI工具结合。历史表明，技术进步最终重塑而非消灭就业，AI时代或将创造更高价值的工作形态。

2025-06-21 21:48:33 236

原创在知识库中，文本分割（分词）技术难点及解决方案

随着大模型上下文理解能力的提升，未来可能实现 “无显式分割” 的知识处理 —— 模型直接根据查询需求动态聚合文档中的语义单元，如同知识图谱的 “按需展开”。为缓解语义断裂，常见做法是设置相邻文本重叠区域（chunk_overlap），但这又引入新问题：当重叠率超过 20% 时，百万级文档的存储成本将增加 15%-25%，且模型推理时的冗余计算会导致响应延迟上升。传统基于固定长度的分割方法在面对复杂文档时，常面临语义断裂与处理效率的双重挑战，而结合结构化信息与智能模型的优化方案，正成为突破瓶颈的关键路径。

2025-06-13 22:50:56 1369

原创微服务链路关系梳理

微服务关系梳理如下目前如飞速低代码平台等低代码平台都采用微服务架构。用灵燕智能体平台开发agent时应用，常用到爬虫工具，推荐几款开源爬虫项目：

2025-06-08 22:10:32 251

原创基于MCP协议的企业级AI服务网关架构设计与动态插件化实现

这正是 API 网关所擅长的领域，而飞速AI网关作为 AI 原生的 API 网关，提供了完整的开源 MCP Server 托管解决方案。通过服务注册中心（如 Nacos）动态发现外部 MCP Server，并且可以通过 Nacos 配置中心的能力动态更新 MCP Server 的工具定义，适用于企业将传统业务 API 升级为 MCP 能力。这种灵活的架构设计使得企业可以根据自身需求选择最适合的部署方式，既可以享受飞速AI网关提供的一站式托管服务，也可以保持现有 MCP Server 的独立性。

2025-06-06 15:32:10 1457