检索增强生成是2026年大模型应用最成熟范式。核心思路是将大模型推理能力与企业私有知识库检索能力结合，让AI基于实时准确的企业内部信息回答问题。多级索引、混合检索和Query重写技术的成熟正在系统性地解决检索质量问题。
Think-Plan-Act-Observe循环让AI不仅思考还能调用工具执行和调整行动。软件开发领域AI Agent可独立完成从需求分析到测试部署的完整流程。电商运营中可自主监控库存分析竞品定价调整广告出价。瓶颈在于多步操作的错误累积效应仍待解决。
大模型微调迎来第二春。通用大模型在垂直领域知识深度往往不够，微调用更小成本让模型达到专家级水平。LoRA和QLoRA等参数高效微调技术让企业可用消费级显卡完成微调。典型场景包括医疗文献分析、法律文书撰写和代码补全。
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