还在堆大模型？Python做智能客服，90%的人一开始就做错了！
阅读文章前辛苦您点下“关注”，方便讨论和分享，为了回馈您的支持，我将每日更新优质内容。如需转载请附上本文源链接！作者：Echo_Wish"我们接入了大模型，为什么客服效率还是没提升？""每天 API 调用费用几百块，用户还是在投诉回答不准确。
面试官：RAG 答非所问怎么治？甩一套「自进化体系」，当场拿 offer
面试官：RAG 答非所问你怎么治？我甩出一套「自进化体系」，当场拿 offer主题：把「评测 Harness + Bad Case 库 + 自进化闭环（检索策略经验沉淀）」三件事从缺失做成落地体系，让 RAG 越跑越准。完整代码已开源 https://github.
AI 用例评审：重复率比覆盖率更该优先解决
一、三百八十条用例，评审会没人提重复一个合同审查 RAG 系统的用例库，三百八十条。迭代评审会，四个人，两小时，议题是这一版覆盖够不够。讨论集中在扫描件畸变要不要加、多页合同的页码识别要不要单独测。我中途插了一句：这三百八十条里，有多少是重复的？安静了几秒。
实测讯飞 Spark-X2.6，这 10 亿免费额度值不值？
科大讯飞的年度版本 Spark-X2.6 来了:293B 总参数、1M 上下文，主攻代码和智能体，从训练到推理整条链路都跑在国产算力上。25 年 1 月的 X1 做深度推理，11 月的 X1.5 补通用能力。
AI重塑审计：从AI一人审计公司到多智能体协同的python实践之路
AI重塑审计：从一人公司到多智能体协同的Python实践之路引言：当审计遇见AI2025年深秋，成都。一位拥有20年经验的注册会计师（CPA）的专业判断能力，被封装进了一个名为“审计师·分身”的AI产品中，以岗位年订阅的方式推向市场。
万物皆可“相似”：一文读懂相似度计算的方法、算法与真实应用
为什么短视频平台“总能刷到你喜欢的内容”？为什么搜索引擎能理解你“并不精确”的问题？为什么AI能判断两段文字、两张图片、两个人“像不像”？答案只有三个字：相似度计算。在大数据和人工智能时代，相似度已经成为一项基础却极其重要的能力。
构建时序感知的RAG系统：让AI自动处理动态数据并实时更新知识库
现代RAG（Retrieval-Augmented Generation）和智能体架构在处理问答任务时，依赖于能够随时间动态更新的知识库，这类知识库通常包含财务报告、技术文档等持续变化的信息。为确保推理和规划过程的逻辑性与准确性，需要建立相应的时序管理机制。
WorkBuddy 能做的一百件小事，第七件：每天定时抓取指定网站更新
WorkBuddy 能做的一百件小事，第七件：每天定时抓取指定网站更新这是「WorkBuddy 能做的一百件小事」系列第 7 篇。
拆解Google LangExtract 根治大模型信息提取幻觉的长文本实操方案
在日常大模型落地实操中，非结构化文本结构化提取是最高频的需求之一。无论是病历报告、合同文书、长篇小说，还是行业调研文档，我们都需要从海量纯文本中，批量捞出人物关系、关键数据、核心条款、实体属性等结构化信息。