随笔分类 - 大模型开发
摘要：目录背景和价值参考资料 背景和价值 https://langchain-ai.github.io/langgraph/agents/agents/#prerequisites config用法没看懂 1 config={"configurable": {"user_name": "John Smit
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摘要：目录做这种拉新的机器人，需要多轮对话吗✅ 一、什么是“拉新”机器人？✅ 二、是否需要多轮对话？1. 如果是“轻量级拉新”，可以短对话2. 如果是“深度拉新”，则需要多轮对话✅ 三、多轮对话的优势✅ 四、如何设计一个高效的拉新对话流程？✅ 五、是否需要 AI 驱动？✅ 总结：是否需要多轮对话？剧本案例
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摘要：目录AAA公司服务报价单物料明细 AAA公司服务报价单 询价方：郑州XXX有限公司 单据编号：DSGGFDSG099 联系人：张三 报价时间：2025/06/06 联系电话：10977999000 物料明细 序号 物料名称 规格 型号 数量 单位 含税单价 税率 金额 税额 价税合计 1 物料AAA
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摘要：目录参考资料 NER模型(Named Entity Recognition,命名实体识别)是一种自然语言处理技术,用于从文本中识别并分类特定类型的实体,如人名、地名、组织名等。 NER模型需要微调，才能达到更好的识别效果。比如开发一个销售助手Agent，需要从用户的query识别出 类目信息， 那么
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摘要：目录参考资料 参考资料 https://www.woshipm.com/user-research/572393.html
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摘要：目录背景和价值RTGO框架CO-STAR框架CONTEXTOBJECTIVESTYLETONEAUDIENCERESPONSE流程化交互引导参考资料 背景和价值 RTGO框架 VS CO-STAR框架 维度 RTGO框架 CO-STAR框架 架构 四层递进式结构 六维网状结构 响应速度 0
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摘要：目录背景深度学习vs 知识图谱隐含信息提取知识图谱体系多层级多维度跨业务参考资料 背景 传统基于ES分词搜索难以满足用户需求。比如乐事黄瓜味，是乐事薯片的商品描述，如果用分词搜索，会搜索到黄瓜，这是明显是错误的。 基于知识图谱，提取出商品属性，帮助更好的商品搜索和推荐。 深度学习vs 知识图谱 隐含
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摘要：目录背景和价值基于NLP 的实现知识图谱应用，也是基于 C端销售助手这个产品展开参考资料 背景和价值 基于NLP 的实现 知识图谱应用，也是基于 C端销售助手这个产品展开 参考资料
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摘要：目录背景和价值参考资料 背景和价值 https://mp.weixin.qq.com/s/Bq8ZtFlwd4Fo7RQid0Zt0A 参考资料
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摘要：目录背景和价值参考资料 背景和价值 流程中断与恢复，以及为了支持它所需要的状态持久化机制。 参考资料 https://mp.weixin.qq.com/s/29cwAE8py18lOmI63R5XxA
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摘要：目录背景和价值memory持久化参考资料 背景和价值 memory持久化 https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/chat-memory.html#_jdbcchatmemoryrepository 参考资料 https://www.java2a
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摘要：目录背景和价值参考资料 背景和价值 参考资料 https://www.toolify.ai/zh/Best-AI-Tools-Category
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摘要：目录背景和价值✅ 一、核心定位对比（一句话概括）✅ 二、职责边界划分（表格对比）✅ 三、能力范围划分🧭 产品推荐 Agent 的能力范围：🧠 产品专家 Agent 的能力范围：✅ 四、举例说明（对话场景对比）场景1：用户问：“我们是做教育的，想给学生采购一批设备，有什么推荐吗？”场景2：用户问：
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摘要：目录背景和价值基本概念Workflow（工作流）Step（步骤）Event（事件）langgraph vs llamaindex参考资料 背景和价值 LlamaIndex Workflows初探 LlamaIndex Workflows是LlamaIndex近期推出（仍然是测试版）的用来替代之前Qu
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摘要：目录背景技术实现方案1方案2参考资料 背景 客户希望把投诉的案例和解决生成知识库给客服任务搜索参考。投诉案例有各种各样的格式，PDF,WORD，内容的格式也是五花八门，有表格的，也有文本的。 技术实现 我们最终需要把投诉的材料转化成QA对存储在 向量数据库里面。 方案1 人工处理转化 方案2 直接丢
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摘要：目录背景和价值版本依赖包安装学习路径业务概念和框架理念中文多agent架构系统例子附视频教程摘要参考资料 背景和价值 版本 https://github.com/run-llama/llama_index/releases/tag/v0.12.37 依赖包安装 https://www.cnblogs
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摘要：目录uv安装生成空项目使用激活虚拟环境退出虚拟环境查看虚拟环境安装的库的版本从 uv.lock安装uv测试包安装安装包方法1方法2激活环境（新建一个mac窗口）导出虚拟环境依赖，安装依赖清单uv.lock依赖的文件导到./dependency_lib 目录创建目标目录使用uv安装依赖到指定目录（不影
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摘要：目录背景和价值1. 使用 conda list 查看已安装版本2. 使用 conda create 创建隔离环境测试3. 使用 conda search 检查可用版本4. 使用 mamba 加速依赖解析（推荐）5. 使用 conda env export 导出环境配置6. 手动解决冲突的技巧7. 使
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摘要：目录背景和价值参考资料 背景和价值 安装版本参考github： release版本和对应模块的版本。 避免网上随便找资料导致版本冲突 https://github.com/run-llama/llama_index/releases 参考资料
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摘要：目录1 速度2 准确性体验成本可靠性汇报演示参考资料 1 速度 多Agent窜行处理，改成并行处理 显而易见的问题，能否直接给结果，不需要深度思考，否则用户等待时间较长 RAG缓存。 使用开源的GTPCache。 其他Cache？ 不同的场景使用不同参数量的大模型 2 准确性 RAG的准确率。涉及到
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