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为了让原有的基座模型了解和掌握基本的客服交流方式和客服基本工作流程,下面我们准备了一份基于真实客服数据打造的客服交流数据集,如下所示:这里是我们收集的来自于真实客服数据的人工服务数据,其中每行是一个完整的交流内容,以空格进行分割,而且每行直接也进行了分词处理。在本章中,我们讲解了基于分层Agent架构的跨境电商智能客服实战案例,通过微调本地化大模型作为客服基座模型,伴随MCP功能模块的添加,我们的
向量化是将文本、图像等数据转化为高维数值向量的技术,能将语义信息编码到向量结构中,使语义相近的数据在向量空间中距离更近。它解决了传统关键词无法处理的语义匹配问题,如医学领域中不同药物名称的关联。向量维度代表隐式语义特征而非可解释属性,向量化模型通过对比学习训练,为RAG系统提供强大的语义检索能力。
本文探讨了在鸿蒙(HarmonyOS)环境中运行 Electron 应用时,检测操作系统信息的五种方案对比与适配实践。针对鸿蒙容器的沙箱限制,文章系统梳理了包括 Node.js 的 process.platform/os 模块、Web 标准的 navigator.platform/userAgent 等多种检测方式,并提供预加载脚本的统一接口设计、主进程兜底策略及页面展示逻辑。通过同步/异步结合的
在本篇中,我们将解锁LangChain最强大的能力之一:Retrieval(检索),并构建一个真正能"读懂"你私有文档的智能问答系统。
文章介绍了解决RAG系统跨场景知识干扰的架构方案,通过业务场景路由+知识隔离机制,先判断用户问题所属场景,再检索对应知识库生成精准答案。提供三种实现方案:多向量库+分类器路由、元数据过滤和HyDE+查询重写,并详细给出项目结构、配置文件、核心代码和部署优化策略。该方案能有效提高回答准确性,增强系统可信度。
pgvector 是一个强大的 PostgreSQL 扩展,它为 PostgreSQL 数据库添加了向量相似性搜索功能。这使得我们可以在关系型数据库中执行语义搜索,将结构化数据查询与非结构化数据的语义理解相结合。pgvector 为 PostgreSQL 带来了强大的语义搜索能力,使得我们可以在传统关系型数据库中实现高级的文本检索和 RAG 系统。通过本文的介绍,你应该已经掌握了 pgvector
2025年全球AIAgent市场突破1200亿美元,中国AI产业达1.2万亿元。亿欧智库报告指出,AIAgent正从"可选配置"变为企业智能化"刚需基础设施",个人用户依赖度三年提升217%。企业级产品中,实在Agent、华为盘古智能体表现突出;个人/低代码类Coze扣子、ChatGPT CustomGPTs等备受青睐;垂直领域则有墨刀AI、CursorAI
《图解大模型》通过300幅全彩插图直观展示大模型核心原理与实战应用。作者Jay Alammar和Maarten Grootendorst系统讲解Transformer、embedding、提示工程、RAG、LangChain、多模态等技术,结合大量代码示例,帮助读者从理解原理到实际应用,是初学者和开发者进入AI时代的实用指南。
现在,我们的AI已经具备了很强的单次任务处理能力。但在真实的人机交互中,我们期望的不仅仅是"一问一答",而是连续的、有上下文的对话,是能够记住历史、理解语境的智能体验。
Call n8n Workflow Tool 节点是一个 工具,允许 代理 运行另一个 n8n 工作流并获取其输出数据。