企业官网建设流程全解析

网站建设的宣传词,个人自助网站,wordpress需要认证,会议网站建设一个好的AI Agent 的大概包括五大组件#xff1a; 大语言模型 (LLM)是基础计算能力#xff0c;日趋标准化#xff1b;工具 (Tools)是能力扩展接口#xff0c;通过MCP等协议日趋标准化#xff1b;知识库 (RAG)决定知识深度与专业性#xff0c;减少模型“幻觉”#xff0c…一个好的AI Agent 的大概包括五大组件大语言模型 (LLM)是基础计算能力日趋标准化工具 (Tools)是能力扩展接口通过MCP等协议日趋标准化知识库 (RAG)决定知识深度与专业性减少模型“幻觉”是企业知识的载体工作流 (Workflow)决定处理效率与逻辑是复杂任务自动化的骨架提示词 (Prompt)直接决定输出精度需要深度结合业务场景进行设计。设计精准的提示词、编排可靠的工作流以及构建和维护高质量的知识库是设计AI Agent的三大痛点。一、知识库咱们先聊聊知识库怎么建。1、知识收集先说知识收集你手头的PDF、Word、PPT都算知识原料。比如你有个眼镜行业的pdf报告用minerU这种工具一扫就能把里面内容扒出来变成系统能用的文本。就像你把一堆杂乱的书本整理成电子版方便以后用。2、知识整理知识整理是关键步骤把内容切成小块就像切蛋糕一样。可以按章节切也可以按主题切或者按固定字数切。切完后给每块加点小标签更方便查找。比如报告日期、“关键词”这样以后找起来特别快。比如一份关于“专利纠纷”的报告有如下小标签标题海外知识产权纠纷应对策略时间2025年9月关键词专利、法律反制、风险预警3、知识存储存储方式有讲究现在主流是存成向量就是把文字变成数字向量。这样系统能理解意思不是死记硬背关键词。比如你问眼镜行业趋势系统能知道你问的是趋势而不仅仅是匹配趋势这个词。下面三种存储方式对应三种知识检索方式语义找语义搜索存储文本片段的向量表示理解问题意思找最相关的。关键词找全文搜索找关键词匹配的关联找图搜索存储实体及其关系找相关联的知识比如问怎么处理客户投诉语义找能定位到客户投诉处理指南关键词找能精准定位到投诉处理流程章节关联找还能发现客户服务最佳实践。我倾向于采用混合存储架构即语义搜索图搜索对应就要使用向量数据库Milvus和图数据库Neo4j。分为下面三个步骤① 数据模型设计建一个“人物关系网”“特征档案库”想象一下你要整理一个超级详细的社交网络Neo4j图数据库就像一张巨大的“关系网”里面记录着每个人节点是谁、有什么特点属性以及他们之间是什么关系边。比如小明是学生喜欢编程认识小红。Milvus向量数据库 则像一个“特征档案库”不为每个人保存文字描述而是存储他们的“数字指纹”向量。比如小明的特征可能是 [0.25, 0.8, -0.1, …]计算机能看懂的数字串代表他的兴趣、能力等。这样做的好处以后既能查关系谁认识谁也能通过“数字指纹”快速找相似的人比如都喜欢编程的人。② 向量化处理流程给新信息制作“数字指纹”当有新资料如一篇文章进来时系统会a.预处理先“拆解”文章比如分成词或句子去掉没意义的词如“的、了”就像先把食材洗切好。b.转成向量用算法如 BERT把这些内容变成计算机懂的“数字指纹”向量。这就像把一篇文章浓缩成一串特殊的密码数字其中相似的内容会有相似的密码。c.同步存储把这个“数字指纹”存进 Milvus同时把文章的关键信息如标题、作者作为属性存到 Neo4j。这样两边数据能对应上。③ 索引优化给数据库加“快速查找目录”就像书越厚越需要目录数据多了也要加“索引”来提速a.Milvus 里用类似 HNSW 的算法给“数字指纹”建索引。想象成给所有指纹画一张“地图”找相似指纹时不用一个个比对直接按图索骥快很多。b.Neo4j 里给常用查询条件加索引。比如常按“姓名”找人就给姓名建索引这样找“小明”就不用翻遍整个数据库。4、知识检索举个例子你问“怎么治疗高血压”首先要快速找到医学指南里的关键词比如“降压药”还要理解“高血压”和“心血管疾病”之间的关联比如并发症甚至推荐“低盐饮食”这种生活建议。单纯语义检索可能漏掉“隐性关联”比如高血压和心脏病的关系单纯图检索可能找不到“新问题”比如“新型降压药”在图里没存。这就需要语义检索理解意思和图检索关联关系的组合拳比如先用语义检索找“高血压治疗方法”再用图检索找“这些方法的副作用”。具体做法① 语义检索像“找相似人”一样找答案**把文字转成“数字指纹”向量通过向量相似度找答案。比如“高血压治疗方法”和“心血管疾病治疗”这两个词组它们的向量会很接近系统就能自动关联。**你问“怎么处理客户投诉”语义检索会匹配“客户投诉处理指南”这类文档而不仅仅是死磕“投诉”这个词。② 图检索像“查人际关系网”一样找答案**把知识存成“关系网”节点边。比如“高血压”是节点它和“降压药”“心脏病”“饮食建议”之间有边关系。**你问“高血压有哪些并发症”图检索能直接跳到“心脏病”“肾病”这些关联节点还能推荐“低盐饮食”这类关联建议。③ 辅助检索手段动态权重和预计算a.根据问题类型调权重不是所有问题都适合用同一种检索方式。比如关键词强相关的问题“诺贝尔奖得主名单”可以提升关键词权重到0.85直接匹配“名字”又比如开放性问题如“AI的未来趋势”这时候就提升语义权重找相似主题的分析报告。在****技术实现上用意图分析模型比如判断问题类型即可实时调整语义和关键词的权重比例。b.图嵌入向量让图检索“加速跑”图检索需要遍历节点和边速度慢我们可以通过预计算每个节点的“向量指纹”存在向量库解决这在上文中也提到过。举个例子在社交网络中先预计算每个人的兴趣向量比如[0.9, 0.2, 0.7]代表喜欢编程、电影、旅游接着找“和小明兴趣相似的人”直接比对向量不用遍历整个社交关系网。5、知识排序排序策略主要包括a.多阶段重排序先用简单算法如BM25粗排再用复杂模型如交叉编码器精排b.上下文排序结合用户历史行为和实时对话内容动态调整排序权重c.规则干预排序根据业务规则如安全拦截、时效性要求进行最终筛选5、知识更新知识库就像一个有生命的“知识仓库”需要持续“保鲜”和“打理”才能保证里面的信息不过时、不出错。一个好的更新机制能让这个仓库自动或半自动地“补货”和“清货”减少人工折腾。① 自动检测变化触发更新系统会像“哨兵”一样盯着知识来源比如文件、数据库一旦发现变动如上传了新文档、更新了日志就自动启动处理流程。这就类似设置了自动提醒文件一改后续的解析、存储流程就跟着运转起来。② 增量更新只处理“新货”为了省时省力不需要每次都把整个知识库重做一遍。而是只处理新加的、或者有变动的部分原来没动的就直接保留。这就像超市补货只上新商品货架上原有的商品不动。③ 处理版本冲突和矛盾知识来源多了不同版本或不同来源的信息可能会有冲突。这时可以a.保留历史版本同一个文件可以有多个版本系统会标注出来你可以选择以哪个为主。b.用元数据标识在第二部分“知识整理”中文本切块以后我们已经加上标签了我们只需要给文件打上更多标签即可比如生效时间、失效时间、状态如“已废弃”。查询时系统能通过标签如状态、时间自动过滤掉失效或过时的内容确保你查到的都是“有效货”。其实现在更时髦的知识库搭建是微软开发的GraphRag技术栈但是这个几乎全程都是用大模型实现的所以我感觉不一定可靠或者说不像是真正的有价值的算法。有兴趣的话留言我后面会更新一下哈。二、工作流下面是三巨头之二工作流。工作流就是Agent的“行动路线图”规定任务怎么一步步完成。举个例子你问“明天北京天气”工作流会自动1、先查知识库缓存如果昨天刚更新过2、没缓存调天气API工具比如用高德接口3、用LLM把数据整理成人话比如“晴25℃适合出门”。工作流为啥关键没工作流Agent可能乱成一锅粥比如先调工具再查知识库浪费时间。有了它复杂任务变流水线——你问啥它就按顺序搞定不用你操心。实际上理想状态下的工作流非常复杂包括了循环-反思-再行动用户提问 → 模型判断需要先搜索资料 → 搜索后发现不够 → 再写一段代码解析 → 代码报错 → 模型决定修改代码并重试 → 最终生成答案。这个过程可能会循环很多次直到任务成功完成。具体循环多少回合确实无法事先预知。举个HR根据LinkedIn资料招聘的例子1. HR输入输入包含姓名、邮箱的名单 需要抓取的字段如工作经历、技能。比如HR上传一个Excel表里面一行行写着“张三zhangsanexample.com需要工作经历和技能”。2. 生成查询词使用预设的模板也可以称为Prompt指导LLM生成LinkedIn搜索词。例子LLM根据“张三”和“工作经历”生成搜索词“张三 软件工程师”避免模糊搜索。3. 爬取数据调用爬虫工具如Playwright在LinkedIn搜索该词抓取目标个人资料页自动过滤非目标用户比如同名的人提取指定字段如“任职公司A2020-2023”。4. 数据处理与总结再调用另一个LLM把抓到的碎片信息整理成简洁总结。例子原始数据是“在公司A做Java开发公司B做产品经理”LLM总结为“资深Java开发转型产品管理擅长技术落地”。5. 生成个性化消息再发送根据总结内容生成消息模板插入用户特定信息接着通过LinkedIn API或模拟点击工具自动发送消息。例子原始模板“Hi [名字]我注意到你曾在[公司]做[职位]对[技能]有深入经验……”替换后“Hi 张三我注意到你曾在公司A做Java开发后转型产品管理擅长技术落地。我司正在招Java架构师或许有合作机会”由于精力有限下一篇文章咱们再重点介绍一下Coze工作流的原理在工作流上Coze确实是比较成熟可靠的商业化产品了。三、Prompt工程最后介绍一下Prompt工程。Prompt工程就是设计AI的思维操作系统。就像你教一个新员工做事不能只说做这个得告诉他你是谁、为什么做、怎么做、做成什么样。1、系统提示词① 角色设定很多人写你是资深产品经理结果AI开始讲行业大道理。真正好用的提示词是你是电商产品文案生成器。为什么呢如果是人类专家会思考为什么但是机器只会执行怎么做。错的角色设定你是资深电商运营专家擅长写产品文案对的角色设定你是电商产品文案生成器只负责根据参数输出100字产品描述不添加额外解释② 上下文AI是没有常识的比如你是智能客服用户问为什么我的订单还没发货你提供给AI的上下文用户订单号为20231001已支付物流显示已揽收这样AI才知道订单已支付但物流状态是’已揽收’不是没发货不会答请等待发货。2、Examples让AI照着做不是猜着做写Examples如果只放随便几个例子AI可能还是胡来。关键不是放例子而是让AI学会思考。通过3个例子它就记住这样写是对的。我在写例子的时候大概有下面几个经验① 质量优先只放正确例子别放可能对可能错的② 乱序排列别把对的放一起错的放一起③ 覆盖全面不同场景都要有例子比如正常查询手机没电了怎么办 → 充电5分钟通话2小时异常情况手机进水了还能用吗 → 请立即关机勿充电④ 不要放过程描述直接给结果假设你要AI查库存和物流如果你这样写example你的example 先查库存再看物流最后输出结果 AI的回复 1. 查库存 2. 看物流 3. 输出结果如果你给AI的example中有步骤它就会模仿步骤而不是真的去查库存。但是工程系统需要的是结构化数据比如JSON而不是步骤说明。下面是正确的example你的example你是库存物流查询助手只输出JSON格式。示例输入查iPhone 15库存和物流 → 输出{库存: 有货, 物流: 已发货}输入小米14物流状态 → 输出{库存: 缺货, 物流: 未发货}请严格按JSON格式输出不要任何其他文字 AI的回复{库存: 有货, 物流: 已发货}3、Output Format让AI老实交作业光说输出JSONAI可能只是给你写段话。必须用约束示例反复强调。1. 为什么AI不按JSON输出因为AI的思维惯性它觉得说人话更自然。你让实习生写报告他可能先写我今天做了啥而不是直接给结论。2. 有效方法角色定位开头就写你是JSON生成器只输出JSON不解释反复强调开头和结尾都写必须输出纯JSON不要任何其他文字3. 实际例子你是JSON生成器只输出JSON不要任何其他文字。示例输入iPhone 15 价格5999 → 输出{name: iPhone 15, price: 5999}输入手机没电了怎么办 → 输出{solution: 充电5分钟通话2小时}错误示例iPhone 15价格5999元 → 正确示例{name: iPhone 15, price: 5999}请严格按JSON格式输出这样AI几乎不会跑偏。我们Prompt工程往往做不好的原因一方面我们以为AI是人觉得AI能理解其实它只是匹配模式。或者只给任务不给框架说写产品介绍不说用什么风格、什么长度。还存在例子太简单情况只给1个例子AI没学会规则。不重视Output Format觉得输出随便也会出现工程系统没法处理的问题。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发