基于大模型的决策支持AI原生应用开发实践

在传统决策支持系统（如CRM、ERP中的规则引擎）中，决策逻辑依赖人工编写的规则或简单的统计模型，难以处理“用户评论隐含情绪”“供应链异常模糊信号”等非结构化信息。而基于大模型的AI原生应用，能直接通过自然语言理解、多模态推理和动态优化，让系统像“人类专家”一样分析复杂问题并给出建议。本文将聚焦如何用大模型重构决策支持系统，覆盖技术原理、开发流程、实战案例三大核心。

AI应用架构师经验谈：数据资产评估智能体落地中如何平衡技术与业务价值

这个比喻你可能听过。其评估维度通常包括但不限于：数据质量、数据量、数据相关性、数据时效性、数据稀缺性、数据应用场景、数据产生的收益、数据成本、数据合规性等。单个企业的数据资产评估智能体的价值是有限的，如果能在安全合规的前提下，实现跨企业、跨行业的数据资产价值评估标准和模型的共享与协同，将能更充分地释放数据要素的潜能。所以，我们开发数据资产评估智能体，不仅仅是为了炫技，更是为了解决企业在数据资产管理

ChatGPT 协作排查：Node.js 内存泄漏的定位与修复