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-12
2026
从Embedding 到数据处理、问题重写,电商AI客服架构怎么搭?
做智能客服容易,但做好智能客服却很难,做好头部电商的智能客服更是难上加难。不仅客户的SKU 动辄上万、平台规则实时变动 ,用户需求更是五花八门。这就对答语的准确性、真实性提出更严苛要求。尤其遇上大促节点,咨询量暴增十几倍,整体技术架构面临的压力也会陡增。
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-26
2025
ChatGPT VS Claude ,Agent记忆用对话压缩还是RAG按需检索
在高质量 AI Agent 系统里,记忆模块的设计远比看起来复杂,它要解决三个关键问题:怎么存历史对话?什么时候检索?该检索哪些内容?这些问题直接决定了 Agent 的响应速度、资源占用和能力天花板。而我们常用的 ChatGPT、Claude 这类大模型,之所以能记住用户的长期偏好,越用越顺手,本质上是因为它们也算一种极简版 AI Agent。但在记忆模块的设计上,两者走了完全不同的路。
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-10
2025
先分块再向量化已经过时!先embedding再chunking才是王道
在RAG应用开发中,第一步就是对于文档进行chunking,chunk质量会直接决定整个RAG检索的质量。过去,行业通常会采用先chunking再embedding,最后检索、生成的思路进行。但这个思路中,在chunking环节,无论是固定长度分块,还是递归分块,其实都解决不了精度和上下文的平衡的问题。
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-05
2025
从grok4与kimi2谈谈,大模型进入十万亿训练数据时代,如何做数据查重
最近的大模型圈热闹非凡。上周四,马斯克X.AI旗下的Grok 4正式官宣;仅仅一天之后,月之暗面也正式开源了 Kimi K2 大模型。宣传口径上,两家企业如出一辙,都强调了工具使用能力,也都宣称拿下了AIME2025 在内多个benchmark的SOTA表现。而最新的 Gemini 和 OpenAI 开源模型也蓄势待发。
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