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 阅读全文
posted @ 2025-05-24 06:57
向着朝阳
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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 阅读全文
posted @ 2025-05-23 17:38
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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 阅读全文
posted @ 2025-05-23 16:11
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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 阅读全文
posted @ 2025-05-23 15:37
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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 阅读全文
posted @ 2025-05-23 09:13
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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 阅读全文
posted @ 2025-05-23 09:08
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目录背景和价值一、核心功能与技术特性1. 全场景网页抓取能力2. 智能数据提取与结构化输出3. 企业级集成与扩展能力二、核心价值与应用场景1. 大模型训练数据生产2. 检索增强生成（RAG）支持3. 企业自动化流程三、技术架构与性能优势1. 混合爬虫引擎2. 安全与合规设计四、与传统爬虫工具的对比五 阅读全文
posted @ 2025-05-22 15:43
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目录RAG语义缓存参考资料 价值：提升效率，减少一个LLM处理，节约成本。 为什么是RAG的语义缓存？ 如果直接针对用户的query，因为不同的人的权限不同，可能缓存的结果不对。跟传统业务架构一样，缓存一般是在存储层之上。 RAG语义缓存 向量库1：存储的是入Redis缓存的问题（query） Re 阅读全文
posted @ 2025-05-22 13:51
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目录背景提示词参考资料 背景 大语言模型的输出有时候会出现幻觉，比如胡说八大，出现错别字等。需要通过后验证器做二次校验。 1 规则：针对结构化的数据 2 模型，针对文本等 提示词 https://medium.com/data-science-collective/youre-using-chatg 阅读全文
posted @ 2025-05-22 11:44
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目录背景参考资料 背景 Romote MCPServer 1 公司内，自己搭建。 2 外部的有：火山引擎 MCP 平台，华为云 ModelArts Studio 等 参考资料 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzODIzNzE0NQ==&mid=26544538 阅读全文
posted @ 2025-05-22 07:49
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