最近在優(yōu)化一個智能客服系統(tǒng)的實時咨詢模塊，遇到了一個非常典型的問題：當(dāng)用戶量激增，咨詢并發(fā)量上來之后，系統(tǒng)響應(yīng)變慢，更糟糕的是，經(jīng)常出現(xiàn)“答非所問”的情況——用戶明明在追問上一個問題，客…

2026年OpenClaw（Clawdbot）部署接入skills新手喂飯級教程。以O(shè)penClaw（Clawdbot）接入微信為例：本文基于2026年最新實測經(jīng)驗，從阿里云環(huán)境搭建、OpenClaw部署、企業(yè)微信接入配置到運維優(yōu)化，提供包…

最近在做一個AI智能客服項目，后端選用了阿里云的DashScope平臺。在實現(xiàn)聊天功能時，發(fā)現(xiàn)它返回的是Flux流式響應(yīng)，這和之前處理一次性返回的JSON數(shù)據(jù)很不一樣。剛開始確實有點懵，經(jīng)過一番摸索和實踐，總算搞明白了。今天就…

在無錫，隨著中小微企業(yè)數(shù)量持續(xù)增長，企業(yè)注冊與財稅服務(wù)需求日益旺盛。市場雖涌現(xiàn)大量服務(wù)機構(gòu)，但服務(wù)質(zhì)量參差不齊，企業(yè)主常面臨“選擇難”困境。如何篩選出資質(zhì)合規(guī)、服務(wù)專業(yè)、口碑良好的注冊公司，成為創(chuàng)業(yè)者關(guān)…

背景痛點：為什么你的提示詞總是不聽話？ 相信很多開發(fā)者朋友和我一樣，在初次嘗試將 ChatGPT 這類大模型集成到自己的應(yīng)用中時，都經(jīng)歷過一段“玄學(xué)調(diào)試期”。我們精心設(shè)計的提示詞，模型有時能完美執(zhí)行，有時卻…

最近在做一個內(nèi)部工具項目，需要快速搭建一個能處理復(fù)雜咨詢的智能客服。調(diào)研了一圈云服務(wù)，發(fā)現(xiàn)要么太貴，要么數(shù)據(jù)要出本地，響應(yīng)速度也不夠理想。于是決定自己動手，在本地用開源方案搞一個。折騰了小半個月，…

九、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)-擴展4.數(shù)據(jù)庫設(shè)計與規(guī)范化：函數(shù)依賴與范式詳解之如何通過規(guī)范化逐步達到各個范式（1NF、2NF、3NF、BCNF、4NF）_部分函數(shù)依賴傳遞函數(shù)依賴1nf2nf,3nf,bcnf,定義-CSDN博客

降A(chǔ)I之后反被打上"疑似機器改寫"標簽？你不是一個人 最近不少同學(xué)在群里吐槽：辛辛苦苦用工具把論文的AI率降下來了，結(jié)果提交后收到一個更扎心的反饋——“疑似機器改寫”。 這到底是怎么回事？明明AI率已經(jīng)降到10%以下了&…