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十年程序员,现AI产品负责人,AI产品升级专家。
前程序员,现教育行业AI产品负责人。
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AI产品上线不好用?你不优化,你凭什么能好用呢?
AI产品慢在哪,为什么会慢,能提速提到多少?我们要做性能优化,这些是必知必会的。分享一下这部分内容。
从0到1打造企业级AI售前机器人——实战指南五:处理用户意图的细节实现!
欢迎大家来到企业级AI售前机器人实战系列文章: 从0到1完成一个企业级AI售前机器人的实战指南。 本篇是该系列的第五篇,核心内容是:针对用户的不同意图编写逻辑细节实现.
聊聊我们公司的AI应用工程师每天都干啥?
AI应用工程师是处在只会大模型API调用和大模型算法工程师之间的一个生态位,不同的企业对于AI应用工程师的要求也有所不同......
写给中年危机正迷茫的你
作为一个奔四的人,在而立和不惑之间,我想写几条忠告给马上就要经历这些,和正在经历这些的人........
从0到1打造企业级AI售前机器人——实战指南四:用户意图分析(路由解决方案)
本篇是该系列的第四篇,核心内容是:实现用户意图分析,并且针对不同的意图执行不同的工作流。 为了能够更好的让AI与用户进行沟通,我们需要先拆解在我们的业务场景中,我们的用户可能存在哪些意图。
剖析RAG之父所说的:数据处理才是RAG系统的护城河!
RAG之父Douwe Kiela在一场演讲中,提出论点:内部知识是我们的竞争壁垒,数据处理是我们的护城河。 "大规模处理企业数据的能力才是护城河,重点要放在让AI有效处理大规模、多元和含噪数据
从0到1打造企业级AI售前机器人——实战指南三:RAG工程的超级优化
从0到1完成一个企业级AI售前机器人的实战指南。本篇提供传统RAG系统在工程层面上的优化,解决RAG系统回复图片、视频等信息、知识库检索错误、中文二义性问题等。
AI产品的成本已经低到令人发指了!一顿午饭钱,就能顶住十万人提问。
一个平均每天十万+PV、产生过亿tokens消耗的产品,而这个产品的平均响应时间不到三秒,上亿的tokens费用每天只要.....
从0到1打造企业级AI售前机器人——实战指南二:RAG工程落地之数据处理篇🧐
从0到1完成一个企业级AI售前机器人的实战指南系列文章 本篇是该系列的第二篇,核心内容是:售前AI系统中RAG工程数据的处理和应用方案,看完本篇你将会得到全面的RAG应用方案来应对自己的行
从0到1打造企业级AI售前机器人——实战指南一:根据产品需求和定位进行agent流程设计🧐
一个企业级的AI项目,在真实的项目中工程化的串联prompt、RAG、function call、微调、Agent等AI应用层技术的详细的落地方案和踩坑避坑。 力求完整的记录一款AI产品的落地全流程。
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