意圖識別是任務型對話系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)，用于判斷用戶輸入的真實目的。文章系統(tǒng)介紹了單輪和多輪意圖識別的區(qū)別與方法，包括基于規(guī)則、向量檢索、深度學習和大模型等技術。重點討論了多輪對話中的上下文語義關聯和大模型端到端解決方案，以及如何…

變革管理的必要性與軟件測試背景 在快速迭代的軟件開發(fā)環(huán)境中，測試流程的改進是提升產品質量、縮短發(fā)布周期的關鍵驅動力。然而，引入新實踐（如從手動測試轉向自動化、或采用DevOps集成）常面臨團隊抵抗——測試從業(yè)者可能因習慣惰…

一、引言 在當今人工智能飛速發(fā)展的時代，大語言模型（LLMs）如 GLM-4、GPT-4o 和 Claude-3 等，已成為自然語言處理領域的核心力量。它們各自在不同任務和場景下展現出獨特的優(yōu)勢，然而，如何根據具體任務的需求，將其高效地整合運用，是許多開發(fā)者面臨的挑戰(zhàn)。LangChain 作為…

引言：開啟智能辦公新旅程 在日常辦公中，處理郵件、撰寫周報和同步信息到 Notion 等工作常常占據了我們大量的時間和精力。每天面對堆積如山的郵件，手動篩選重要信息、回復郵件，再花費時間整理本周工作內容生成周報，最后將周報同步到 Notion 進行知識管理，整個流程繁瑣又耗…

本文詳細對比了5大主流LLM開源框架：LangChain、Microsoft AutoGen、Microsoft Semantic Kernel、Haystack和LlamaIndex，分析了它們的定位、優(yōu)缺點及適用場景。從快速原型開發(fā)到企業(yè)級應用，從單智能體到多智能體協作，提供了全面的選…

提示交互界面設計的10個直觀化技巧：讓提示工程從“黑盒”變“明牌” 作為提示工程架構師，你一定遇到過這樣的場景： 用戶盯著“請輸入提示”的輸入框發(fā)呆，不知道該寫什么；調了半小時“溫度”參數，還是分不…

一、云負載測試的痛點與AI化機遇1.1 傳統(tǒng)負載測試的瓶頸腳本編制耗時&#xff1a;JMeter等工具需手工編寫測試腳本&#xff0c;復雜業(yè)務流構建平均耗時8-12小時場景覆蓋局限&#xff1a;人工設計的測試場景僅能覆蓋<30%的潛在用戶行為路徑資源預測偏差&#xff1a;靜態(tài)負載?！?

前言:由于工作所需,需要使用Postman測試工具,對基于ws規(guī)范的WebService接口進行測試.在經過多種嘗試后,終于找到了正確的測試方法.下面我便詳細記錄測試步驟,以便以后再次測試時可以拿來主義.第一步:確保WebService服務端正常啟動(注意服務端各個接口發(fā)布的url地址)第二步:打開…