最近在項目中嘗試了ChatTTS，一個開源的文本轉(zhuǎn)語音模型，感覺它在自然度和可控性上確實有不少亮點。不過，從技術(shù)嘗鮮到穩(wěn)定落地生產(chǎn)環(huán)境，中間還是有不少“坑”要填。今天就來聊聊我的試用心得，從它背后的技術(shù)原理&#x…

最近在做一個半導(dǎo)體元器件B2B交易平臺的智能客服項目，上線初期，客服同學和客戶都反饋系統(tǒng)“有點慢”，尤其是在查詢一些冷門器件參數(shù)或者新上架物料時，響應(yīng)時間經(jīng)常超過3秒，體驗很差。經(jīng)過一番折騰，我們把核…

在當前學術(shù)寫作日益依賴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，成為自考學生和科研工作者必須面對的挑戰(zhàn)。AI降重工具的出現(xiàn)，正是為了解決這一痛點。這些工具不僅能精準識別AI生成內(nèi)容中的痕跡，還…

最近在做一個智能客服項目，發(fā)現(xiàn)一旦對話流程復(fù)雜起來，狀態(tài)管理就成了大問題。用戶可能中途改變意圖，或者一個問題沒答完就去問別的，傳統(tǒng)的if-else鏈條或者簡單狀態(tài)機很快就變得難以維護和調(diào)試。正好研究了一下 LangGraph&#xff…

背景痛點：當智能對話遭遇流量洪峰 在構(gòu)建智能對話系統(tǒng)（我們姑且稱之為Chatbox）時，開發(fā)者們常常懷揣著美好的愿景：流暢的交互、機智的回復(fù)、絲滑的用戶體驗。然而，當流量如潮水般涌來時，理想往往…

最近在做一個中文圖文檢索的項目，用到了 OpenAI CLIP 的思路，但直接拿英文預(yù)訓練的 CLIP 模型來處理中文，效果總是不盡如人意，微調(diào)就成了必經(jīng)之路。然而，這個過程真是踩坑無數(shù)，從數(shù)據(jù)準備到訓練優(yōu)化&#x…

很多同學在做大數(shù)據(jù)相關(guān)的畢業(yè)設(shè)計時，第一個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)對初學者來說，配置和調(diào)試過程充滿了“坑”。我結(jié)合自己當時的實踐，梳理了一份從…

背景痛點：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，這些方案在用戶體驗和運營效率上正面…