而互動最佳化方面,他增加了對話歷史記錄的本地儲存功能,增加了“一鍵複製”結果按鈕,並添加了一個簡單的“反饋”按鈕(有用/無用),默默收集使用者的隱式評價。
陳浩則負責後端服務的能力擴充套件和API介面的調整,以支援這些新的前端功能。兩人配合默契,吳迪完成前端頁面和邏輯後,陳浩就能迅速理解意圖,提供穩定的後端支援。
這個過程,讓吳迪體驗到了不同於純技術開發的另一種成就感——看到自己設計的功能,實實在在地降低了同事的工作負擔,聽到了他們“這個好用多了!”的真誠評價。這種價值的即時反饋,是除錯程式碼、提升模型準確率百分比之外,另一種令人滿足的愉悅。
第二步,RAG(檢索增強生成)的試點探索。 這是邁向“公司專家”系統的關鍵一步,也是王主任叮囑需要謹慎處理的硬骨頭。
在推進第一步的同時,吳迪已經開始著手規劃這個試點。他沒有好高騖遠,嚴格遵循王主任“小切口”的原則。他沒有去觸碰最核心的藥物研發資料,而是將目標鎖定在了公司內部公開的《IT服務管理與支援手冊》和《員工行政規章制度彙編》上。這些文件格式相對統一,內容邊界清晰,不涉及敏感業務資料,是理想的試驗田。
他首先需要解決的是文件解析與向量化的技術路徑。之前的PDF解析經驗派上了用場,但面對制度文件中大量的條款、編號、引用,需要更精細的文字切分(Chunking)策略。他和陳浩花了大量時間討論,如何設定塊(Chunk)的大小和重疊區,才能在保留語義完整性的同時,便於後續檢索。
接著是**向量資料庫的選型與部署**。他們對比了幾種輕量級的開源方案,最終選擇了一款易於整合、效能足夠滿足試點需求的產品。陳浩負責在測試伺服器上部署和維護這個向量資料庫。
然後是最核心的檢索邏輯設計。如何將使用者的自然語言問題,有效地轉換成向量查詢,並從資料庫中召回最相關的文件片段?這裡涉及到查詢理解、語義相似度計算閾值設定等一系列調優工作。
最後,才是將檢索到的相關片段作為上下文,與大模型的原生能力結合,生成最終答案的**Pipeline(流水線)搭建**。
整個過程,猶如在微觀世界裡構建一個精密的生態系統。每一個環節都可能出問題:解析不準確導致資訊碎片化,塊大小不合適影響檢索效果,向量模型選擇不當導致語義匹配偏差,檢索閾值設定過高或過低影響召回率與準確率……
吳迪和陳浩投入了大量的時間進行實驗和除錯。他們構建了一個小的測試集,包含各種可能針對公司制度提出的問題,然後一遍遍執行整個Pipeline,分析中間結果,定位問題環節,進行調整最佳化。這個過程極其枯燥,進展緩慢,常常一整天下來,只是將某個指標提升了微不足道的幾個百分點。
但吳迪樂在其中。他享受著這種從無到有、將一個複雜構想一步步變為現實的過程。他感覺自己不再是簡單的工具使用者,而是在創造一種新的能力,一種能夠讓機器“理解”並“運用”公司內部知識的能力。
幾個月的時間,就在這種一步一個腳印的研發升級中悄然流逝。辦公室的白板上,畫滿了架構圖、流程圖和待解決的問題列表。吳迪和陳浩的交流,也變得更加頻繁和深入,從單純的技術實現,擴充套件到對業務邏輯理解的討論。
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2035年的陸平安,穿越到1973年,同名同姓之人身上!
爺爺奶奶生了三個兒子,只有他這一個大孫子,他是全家的寵兒!
爺爺寵,奶奶寵,父母寵,叔叔寵、姐姐妹妹寵……
他太忙了,忙着被所有人寵,也忙着疼身邊的親人!
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他也是八卦大軍的一員……
隨着他的出現,蝴蝶翅膀的煽動,改寫着身邊,一個又一個人的生命軌跡!
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