在智能客服系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)實(shí)踐中，我們常常會(huì)遇到一個(gè)看似基礎(chǔ)卻至關(guān)重要的需求：如何高效、準(zhǔn)確、穩(wěn)定地為客服機(jī)器人或人工坐席提供知識(shí)庫(kù)或文獻(xiàn)參考支持？這個(gè)“文獻(xiàn)參考服務(wù)”是智能客服的“大腦”和“知識(shí)庫(kù)”，其性能直接決定了客服…

最近在項(xiàng)目里用 Dify 搭建智能客服，遇到了一個(gè)挺典型的問(wèn)題：用戶(hù)提問(wèn)時(shí)，系統(tǒng)沒(méi)有從我們上傳的知識(shí)庫(kù)里找到并引用相關(guān)內(nèi)容，而是直接讓底層大模型“自由發(fā)揮”，導(dǎo)致回答不準(zhǔn)確。折騰了一陣子，總算把問(wèn)題理順…

最近在跟著CMU的10423課程學(xué)習(xí)生成式AI，課程內(nèi)容非常扎實(shí)，尤其是第四講，干貨滿(mǎn)滿(mǎn)。這節(jié)課重點(diǎn)剖析了現(xiàn)代大語(yǔ)言模型（LLM）背后的幾個(gè)核心“引擎”：Sliding Window Attention、RoPE和GQA。對(duì)于剛?cè)腴T(mén)的朋友來(lái)…

在AI技術(shù)迅猛發(fā)展的今天，越來(lái)越多的專(zhuān)科生開(kāi)始借助AI工具輔助完成論文寫(xiě)作，以提升效率和內(nèi)容質(zhì)量。然而，隨之而來(lái)的AI生成內(nèi)容痕跡過(guò)重、查重率偏高問(wèn)題，卻讓不少學(xué)生陷入困境。面對(duì)知網(wǎng)、維普等主流查重系統(tǒng)的嚴(yán)格審核&#xff0…

語(yǔ)音合成技術(shù)從早期的拼接合成到如今的神經(jīng)聲碼器，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。當(dāng)前主流方案在自然度上表現(xiàn)優(yōu)異，但在實(shí)時(shí)響應(yīng)和多語(yǔ)種混合場(chǎng)景下仍有瓶頸。ChatTTS增強(qiáng)版通過(guò)改進(jìn)聲學(xué)模型和引入動(dòng)態(tài)流式處理，在保證音質(zhì)的同時(shí)，顯著提升了…

痛點(diǎn)分析：Chatbot附件處理的那些“坑” 在開(kāi)發(fā)一個(gè)功能完善的Python Chatbot時(shí)，處理用戶(hù)上傳的附件（如PDF、圖片、Excel）往往是提升用戶(hù)體驗(yàn)的關(guān)鍵，但這也恰恰是問(wèn)題的高發(fā)區(qū)。很多開(kāi)發(fā)者，包括我自己&…

在畢業(yè)設(shè)計(jì)中選擇藍(lán)牙定位作為課題，確實(shí)是一個(gè)既貼近實(shí)際應(yīng)用又能鍛煉綜合能力的好方向。不過(guò)，很多同學(xué)在動(dòng)手實(shí)踐后會(huì)發(fā)現(xiàn)，理想中的“實(shí)時(shí)精準(zhǔn)定位”和現(xiàn)實(shí)之間，隔著一道名為“效率”的鴻溝。信號(hào)時(shí)好時(shí)壞，位置算得慢…

對(duì)于關(guān)注大模型發(fā)展的開(kāi)發(fā)者和研究者來(lái)說(shuō)，Chatbot Arena Leaderboard 無(wú)疑是一個(gè)重要的“風(fēng)向標(biāo)”。它通過(guò)眾包投票的方式，實(shí)時(shí)評(píng)估和排名各大主流聊天機(jī)器人模型，其結(jié)果在很大程度上反映了模型在真實(shí)用戶(hù)交互中的綜合表現(xiàn)。然而，…