本文系统解读了Anthropic官方发布的提示词优化策略,旨在帮助用户充分发挥Claude等先进大语言模型的潜力。
本文深入剖析了购物车拖拽功能的技术实现路径,在复杂业务场景下通过精细化控制、合理架构分工与细节体验打磨,实现了高效、稳定、流畅的用户交互体验。
AI 如何跟数据分析结合,同时保持高效与专业性,一直是业界关注的焦点。Tomoro 是一款基于大数据分析引擎能力,结合表格式UI与 AI 于一体的数据工具,旨在通过熟悉的表格操作与无边界的数据引入,结合 AI 驱动的数据分析工作台,实现零门槛的大数据自助分析。Lumos 作为 Tomoro 中的数据智能体,采用多智能体架构,旨在解决复杂场景下的专业问题,并通过一系列技术优化提升用户体验。当前Lumos 的能力和效果是如何实现的?本文将深入探讨数据智能体 Lumos 的技术思路与实践。如果你对 Data Agent 的应用前景充满好奇,欢迎阅读,一同探索AI 分析的更多可能。
客服知识库是一个集中管理和存储与客服相关的信息和资源的系统,在自研知识库上线之前,得物采用的承接工具为第三方知识库系统。伴随着业务的发展,知识的维护体量、下游系统的使用面临的问题愈发明显,而当前的第三方采购系统,已经较难满足内部系统间高效协作的诉求,基于以上业务诉求,我们自研了一套客服知识库。
本文系统阐述了在当前 Agentic AI 技术快速发展的背景下,如何构建一个可靠、高效且可落地的 AI Agent 应用。随着 LLM 和工具调用的标准化,开发的核心竞争力已转向 提示词工程(Prompt Engineering)、工作流设计(Workflow)和知识库构建(RAG) 三大领域。
本文介绍了在 iOS 平台上使用 MNN 框架部署大语言模型(LLM)时,针对聊天应用中文字流式输出卡顿问题的优化实践。通过分析模型输出与 UI 更新不匹配、频繁刷新导致性能瓶颈以及缺乏视觉动画等问题,作者提出了一套包含智能流缓冲、UI 更新节流与批处理、以及打字机动画渲染的三层协同优化方案。最终实现了从技术底层到用户体验的全面提升,让本地 LLM 应用的文字输出更加丝滑流畅,接近主流在线服务的交互体验。
智能体的系统提示词加固是指通过优化,补充,约束系统提示词的内容和结构,增强其对模型“约束力”和“指导性”,让智能体在收到用户的请求时通过安全研判后来决定返回的内容,确保模型在复杂场景下行为可控、安全合规、效果稳定。不同约束的效果可能因“模型类型”、“应用场景”而异,本方案旨在为系统提示词加固提供指导,确保约束在多种情境下的适用性。 系统提示词的加固效果受到多种因素的影响,例如“模型类型”、“系统提示词的长度”,“加固内容在系统提示词中的位置”以及“添加的加固类型数量”等。在具体场景中,如何对系统提示词作安全加固,既要考虑模型特性和场景差异,还要兼顾加固内容的一致性和普适性。
笔者前公司在判断某个插件/三方包是否调用、调用次数、版本等情况时依然是在所有项目中“全局搜索”。这不仅会导致效率低下,还会带来麻烦。与此相似的情况是:你是否担心cookie这样容易被滥用的存储空间的“污染”?你是否在意依赖调用方代码中对有问题的API的调用?我们可以通过在项目中加入loader/plugin等方式去统计这些情况。并在公司内部形成一个“可视化平台”!