引言
2026 年，大语言模型已不再是新鲜事物，但企业真正关心的命题始终未变：如何让 AI 在具体业务场景中产生可衡量的价值。
一、RAG：让大模型读懂企业私有数据
检索增强生成（RAG）是企业落地大模型的第一步。通过将企业知识库向量化存储，在推理时动态检索相关片段注入上下文，有效解决大模型幻觉与知识滞后问题。
典型的 RAG 流程包括：文档切分 → 向量嵌入 → 相似度检索 → 上下文组装 → 大模型生成。每一步都有可优化的空间，例如切分策略对召回质量的影响往往超过模型本身。
二、从 RAG 到 Agent：让大模型学会使用工具
RAG 解决了“知道”的问题，Agent 则解决“做到”的问题。通过 Function Calling 或 ReAct 推理模式，大模型可以自主编排调用外部 API、数据库查询、代码执行等工具，完成多步骤业务流程。
三、落地建议
1. 先从单一场景切入，验证闭环价值；2. 重视评测体系搭建，避免“看起来很好”的 demo 陷阱；3. 建立数据飞轮，让使用反馈持续优化模型表现。