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构建AI智能体:一百、AI模型选择与部署考量:从业务需求到实际落地的思考决策
本文系统介绍了AI模型生态分类与选型方法论。主要内容包括:1)AI模型分类体系,分为通用大语言模型、文本嵌入模型和专业领域模型三大类;2)业务需求分析方法,从功能、性能、用户体验等维度进行需求拆解;3)模型选型决策框架,基于参数量、序列长度等指标建立四阶段评估流程;4)典型场景的模型选择建议,如智能客服推荐中等规模对话模型,内容创作选择大模型等。文章强调模型选择需平衡业务需求、技术指标和资源约束,并提供了代码示例说明不同模型的使用方法。最终指出没有最优模型,只有最适合特定场景的模型选择方案。
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11小时前
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使用 tsfresh 和 AutoML 进行时间序列特征工程
时间序列无处不在,从心跳到股价再到文本。本文探讨如何结合AutoML与tsfresh自动化提取时序特征,提升多步预测与文本分类性能,并分享实用工作流程与案例研究。
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13小时前
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跨越技术鸿沟:围绕 Coze 实践,西南地区 AI 智能体课程体系的深度构建思路
聚焦西南产业需求,以Coze平台为载体,构建从基础认知到工程落地的AI智能体四阶课程体系。融合文旅、餐饮、制造等真实场景,培养具备结构化思维、工作流编排与RAG优化能力的实战型人才,推动AI从“能用”走向“长期跑”,助力区域产业升级。
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13小时前
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智能体来了(西南总部):如何在 AI 智能体运营工程师培养中引入 Python 实践
随着AI智能体从“聊天助手”迈向“业务执行者”,运营角色正从调Prompt转向系统编排。2026年,智能体运营需构建观察、规划与行动闭环,Python成为关键工具——它让参数可感知、RAG可定制、工具调用可落地。成渝产业场景驱动下,懂业务、会代码的复合型人才,将成为智能体落地的核心力量。
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15小时前
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从 RAG 到智能体:解决大模型“幻觉”的工程化路径探讨 (智能体来了——西南总部)
本文探讨如何通过RAG与AI Agent结合,工程化解决大模型“幻觉”难题。从原理到实践,详解检索增强、智能决策与生产部署路径,助力构建可信、可追溯、高准确性的企业级AI应用,释放大模型真实生产力。(238字)
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15小时前
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智能体来了:AI 正在从工具进化为执行系统
智能体让AI从被动响应转向主动执行,具备目标理解、规划、行动与反馈能力。它正重塑人机分工:人定目标,AI跑流程,推动系统架构与工作方式的深层变革。
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16小时前
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京东监控API:自动化商品侵权监控与品牌保护的利器
在电商环境中,品牌面临仿冒侵权、声誉受损等挑战。京东监控API提供自动化技术方案,通过关键词匹配、图像识别、价格监测等手段,实现商品侵权实时监控,助力品牌高效维权、降低损失,提升保护效率与市场竞争力。(238字)
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16小时前
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这款 Text2SQL 技术为什么能对噩梦般的 JOIN 免疫
润乾 NLQ 以“语义层+确定性编译”破解 Text2SQL 复杂 JOIN 难题。通过 DQL 实现外键属性化与按维对齐,将多表关联转化为可验证规则,摆脱 LLM 幻觉依赖,准确率高、成本低,适合企业复杂场景落地。
跨境电商平台的对接流程
2026年跨境电商平台对接已升级为“全球分发+本地化合规”复合体系。需构建中台架构,统一数据模型与适配器模式,支持亚马逊SP-API、TikTok Shop等多平台集成。关键包括RDT隐私合规、Webhooks实时订单处理、WFS物流对接,并融合税务自动化(IOSS/Sales Tax)、智能关税计算与AI多语言翻译,实现全球化高效运营。#跨境电商 #软件外包公司 #shopify对接
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