AI Infra:Nia(TryNia.ai)——AI 开发代理的“真实上下文引擎”

为 AI 编码代理注入真实、实时、全库级代码与文档上下文,终结幻觉,提升准确率。一、核心价值问题Nia 解法LLM 只看单文件 → 误判依赖/结构索引整个代码库 + 文档 + 开源包幻觉高(如虚构 API 用法)43% 幻觉下降(基于真实源,非训练数据)文档过时、查找低效自动同步 + 实时更新工具孤立(Cursor/Copilot 不懂全局)作为 MCP 层,嵌入任意 AI 工具链二、功能列表全库语义搜索 —— 毫秒查跨文件代码/注释/文档开源包即搜即用 —— 无需文档,直接查 axios.post 示例自动同步源码 —— Git 变更 → 索引自动更新API 接入即插即用 —— 作为“...

一、整体概览按实施顺序,大致分为 6 个阶段,每个阶段都可以独立成小项目:明确目标和场景:先收敛到 3–5 个高价值分析场景搭建数据接入与预处理能力:统一数据入口与格式建立数据转换与特征工程能力:沉淀可复用的数据处理逻辑实现查询/分析引擎:SQL 生成、分析模板与可视化加入...

一、总体思路:国内把“数据与出口”做干净,境外把“本地合规”做扎实一句话概括中国企业“国内训练、全球部署”的整体策略:在中国境内把“数据合规、技术出口风险”处理干净,在境外把“本地数据保护与对美制裁/出口管制风险”处理干净,两端通过清晰的法律实体链路 + 数据/技术边界隔离...

很多人都有类似体验:同一个大模型,用中文问问题,好像更容易“说到点子上”;用英文问,同样的问题,却显得有点“没说完”。尤其在一些开放式问题上,比如:职业建议产品判断宏观趋势抽象概念解释中文回答常被评价为:“这句话挺有洞察”“一句话点醒我了”而英文回答更容易被吐槽:“解释得不...