摘要：
目录Step-1：推荐 Gate 决策表（生产级）一、决策结果定义（先统一口径）二、决策维度总览（五大类）三、详细 Gate 决策表1️⃣ 转化状态（最高优先级，直接 BLOCK）2️⃣ 用户意图强度（防止过度推荐）3️⃣ 行为信号（推荐的“存在理由”）4️⃣ 时序与新鲜度（避免打断）5️⃣ 业务 阅读全文
posted @ 2025-12-14 23:31
向着朝阳
阅读(7)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
目录Step 0：触发事件（Trigger）Step1step1 定位推荐系统设计推荐系统架构设计1 Opportunity 生命周期管理（状态层）2 Eligibility & Decision（是否触发推荐）3 Recommendation Strategy（推荐策略选择）4 Action Ex 阅读全文
posted @ 2025-12-14 16:49
向着朝阳
阅读(5)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
目录一、整体决策流程总览（逻辑架构图）二、核心三步拆解（这是最关键的部分）Step 1：是否进入「推荐决策」？决策输入（来自画像）示例规则（你可以直接写成 Rule Engine）Step 2：推荐「什么」？推荐策略分 3 类（非常重要）① 同类强化（最保守、转化最高）② 替代方案（价格 or 风险 阅读全文
posted @ 2025-12-14 16:01
向着朝阳
阅读(5)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
目录一句话先给你结论（给你定心）一、你这个 AI 销售助手，用户画像“到底是给谁用的？”二、完整的用户画像“分层模型”（你可以直接照抄）① 基础身份画像（Identity Layer）【最基础】② 行为画像（Behavior Layer）【最重要】行为类型清单（你可以直接用）A. 会话行为（聊天中） 阅读全文
posted @ 2025-12-14 12:46
向着朝阳
阅读(5)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
目录 用户消息 │ ▼ 规则引擎（Rule Engine） │ ├─ 命中强规则 → 直接输出 Objection │ └─ 未命中 │ ▼ 方案 A：TF-IDF + 传统分类模型 │ ├─ 置信度 ≥ 阈值（如 0.7） │ → 输出 Objection（走低成本路径） │ └─ 置信度 < 阈 阅读全文
posted @ 2025-12-14 08:53
向着朝阳
阅读(2)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
目录一、先纠正一个常见误区二、A/B 测试在 Objection 中的“真实作用点”三、一个完整的 A/B 测试设计（可直接落地）1️⃣ 定义 A / B 的“策略差异”A 组（Baseline）B 组（Experiment）2️⃣ 随机分流（非常重要）四、你到底在“比什么指标”？❌ 不建议的指标（ 阅读全文
posted @ 2025-12-14 08:47
向着朝阳
阅读(6)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
目录一、先给明确结论（务实版）二、为什么“默认不微调”是正确选择？1️⃣ 你的任务不是“语言生成”，而是“语义区分”2️⃣ 微调带来的收益，往往不成正比3️⃣ 微调会降低“系统可控性”三、那“方案 B”具体该怎么做？推荐的工程实现（上线级）你训练的只有：四、什么情况下「值得」微调？只有同时满足下面 阅读全文
posted @ 2025-12-14 08:06
向着朝阳
阅读(7)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号