最近我們團(tuán)隊(duì)剛把一個(gè)基于Agent的智能客服系統(tǒng)推上線，算是從零到一完整走了一遍。之前用的那套傳統(tǒng)規(guī)則引擎關(guān)鍵詞匹配的客服系統(tǒng)，平時(shí)還能湊合，但一到促銷活動(dòng)，用戶咨詢量暴增，系統(tǒng)就直接“躺平”了。最夸張的一次&am…

Agent實(shí)習(xí)模擬面試之vLLM：大模型推理加速的核心引擎與工程實(shí)踐摘要：本文以一場(chǎng)高度仿真的AI Agent崗位實(shí)習(xí)面試為背景，聚焦大模型推理加速框架 vLLM（Very Large Language Model inference），通過“面試官提問…

最近在做一個(gè)需要語音播報(bào)功能的小項(xiàng)目，之前用的一些在線合成服務(wù)，要么音質(zhì)太機(jī)械，要么調(diào)用不穩(wěn)定，挺頭疼的。后來發(fā)現(xiàn)了 ChatTTS 這個(gè)開源項(xiàng)目，試了下效果不錯(cuò)，但想把它穩(wěn)定地集成到自己的服務(wù)里&#xff…

Agent實(shí)習(xí)模擬面試之NL2SQL：從零構(gòu)建自然語言到SQL的智能橋梁摘要：本文以一場(chǎng)高度仿真的Agent崗位實(shí)習(xí)面試為背景，聚焦NL2SQL（Natural Language to SQL）這一核心AI任務(wù)，通過“面試官提問 候選人回答 連環(huán)…

你是否曾為論文選題發(fā)愁，面對(duì)海量文獻(xiàn)無從下手？是否在撰寫過程中屢屢卡殼，反復(fù)修改仍不滿意？又或是查重率高得讓人心慌，格式錯(cuò)誤頻頻出現(xiàn)？這些論文寫作中的常見難題，是否讓你倍感焦慮&#xff1…

最近在優(yōu)化客服系統(tǒng)時(shí)，遇到了一個(gè)老生常談的問題：語音服務(wù)的效率瓶頸。傳統(tǒng)的客服熱線，要么依賴人工坐席，成本高且響應(yīng)慢；要么使用早期TTS（文本轉(zhuǎn)語音）技術(shù)，生成的語音機(jī)械、生硬&am…

最近在項(xiàng)目中負(fù)責(zé)將 ChatTTS 服務(wù)從開發(fā)測(cè)試環(huán)境遷移到生產(chǎn)環(huán)境，整個(gè)過程踩了不少坑，也積累了一些經(jīng)驗(yàn)。今天就來分享一下我們是如何從零開始，搭建一套高可用、高性能的 ChatTTS 生產(chǎn)服務(wù)架構(gòu)的。希望能給有類似需求的同學(xué)一些參考。1. 背景與…

最近在指導(dǎo)一些同學(xué)的畢業(yè)設(shè)計(jì)，發(fā)現(xiàn)一個(gè)普遍現(xiàn)象：很多同學(xué)在“基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的畢設(shè)”上花了大量時(shí)間調(diào)模型、刷準(zhǔn)確率，論文里圖表豐富，但一到“系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)”或“部署演示”環(huán)節(jié)就卡住了。模型在Jupyter Notebook里跑得好好的&#xf…