最近在做一個(gè)半導(dǎo)體元器件B2B交易平臺(tái)的智能客服項(xiàng)目，上線(xiàn)初期，客服同學(xué)和客戶(hù)都反饋系統(tǒng)“有點(diǎn)慢”，尤其是在查詢(xún)一些冷門(mén)器件參數(shù)或者新上架物料時(shí)，響應(yīng)時(shí)間經(jīng)常超過(guò)3秒，體驗(yàn)很差。經(jīng)過(guò)一番折騰，我們把核…

在當(dāng)前學(xué)術(shù)寫(xiě)作日益依賴(lài)AI工具的背景下，如何有效降低AIGC率、去除AI痕跡并確保論文內(nèi)容的原創(chuàng)性，成為自考學(xué)生和科研工作者必須面對(duì)的挑戰(zhàn)。AI降重工具的出現(xiàn)，正是為了解決這一痛點(diǎn)。這些工具不僅能精準(zhǔn)識(shí)別AI生成內(nèi)容中的痕跡，還…

最近在做一個(gè)智能客服項(xiàng)目，發(fā)現(xiàn)一旦對(duì)話(huà)流程復(fù)雜起來(lái)，狀態(tài)管理就成了大問(wèn)題。用戶(hù)可能中途改變意圖，或者一個(gè)問(wèn)題沒(méi)答完就去問(wèn)別的，傳統(tǒng)的if-else鏈條或者簡(jiǎn)單狀態(tài)機(jī)很快就變得難以維護(hù)和調(diào)試。正好研究了一下 LangGraph&#xff…

背景痛點(diǎn)：當(dāng)智能對(duì)話(huà)遭遇流量洪峰 在構(gòu)建智能對(duì)話(huà)系統(tǒng)（我們姑且稱(chēng)之為Chatbox）時(shí)，開(kāi)發(fā)者們常常懷揣著美好的愿景：流暢的交互、機(jī)智的回復(fù)、絲滑的用戶(hù)體驗(yàn)。然而，當(dāng)流量如潮水般涌來(lái)時(shí)，理想往往…

最近在做一個(gè)中文圖文檢索的項(xiàng)目，用到了 OpenAI CLIP 的思路，但直接拿英文預(yù)訓(xùn)練的 CLIP 模型來(lái)處理中文，效果總是不盡如人意，微調(diào)就成了必經(jīng)之路。然而，這個(gè)過(guò)程真是踩坑無(wú)數(shù)，從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到訓(xùn)練優(yōu)化&#x…

很多同學(xué)在做大數(shù)據(jù)相關(guān)的畢業(yè)設(shè)計(jì)時(shí)，第一個(gè)攔路虎往往不是算法或業(yè)務(wù)邏輯，而是環(huán)境本身。Hadoop作為經(jīng)典的大數(shù)據(jù)生態(tài)基石，其分布式架構(gòu)對(duì)初學(xué)者來(lái)說(shuō)，配置和調(diào)試過(guò)程充滿(mǎn)了“坑”。我結(jié)合自己當(dāng)時(shí)的實(shí)踐，梳理了一份從…

背景痛點(diǎn)：傳統(tǒng)客服的“慢”與“笨” 在數(shù)字化服務(wù)日益普及的今天，客服系統(tǒng)是連接企業(yè)與用戶(hù)的重要橋梁。然而，許多企業(yè)，尤其是中小型企業(yè)，依然在使用傳統(tǒng)的客服解決方案，這些方案在用戶(hù)體驗(yàn)和運(yùn)營(yíng)效率上正面…

作為一名剛剛完成計(jì)算機(jī)類(lèi)畢業(yè)設(shè)計(jì)的過(guò)來(lái)人，我深知其中的酸甜苦辣。選題時(shí)的迷茫、環(huán)境配置的折磨、代碼調(diào)試的煎熬，以及臨近答辯時(shí)手忙腳亂的部署，這些“經(jīng)典”環(huán)節(jié)消耗了我們大量寶貴的時(shí)間和精力。今天，我想分享一套經(jīng)過(guò)實(shí)戰(zhàn)檢…