人工智能
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提示词一改，AI 回答可能变好，也可能让旧场景退化。本文从一次改提示词后回答跑偏的现场开始，带你搭建小样本集、评分规则、前后对比和人工复核流程，让提示词上线前有据可查。475 收藏
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RAG 应用答错时，不要只怪模型。更常见的根因在检索层：切片不合适、召回证据偏题、排序没过滤、回答没有引用约束。复盘时要把用户问题、检索结果、证据片段、模型回答和评测样本串起来，才能真正防复发。468 收藏
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本文用代入式排查方式讲解 RAG 知识库明明有资料却答不上来的常见原因：分块过大、元数据缺失、召回偏离和排序不准，并给出重切分、混合召回、结果重排和引用验证流程。453 收藏
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科技周边 · 人工智能 | 2星期前 | 人工智能 · 前端流式输出 · AI聊天 · Fetch Stream · 前端 AI聊天 流式输出 ReadableStream TextDecoder Fetch Stream用一个最小前端配方实现 AI 聊天流式输出，覆盖 Fetch Stream 读取、TextDecoder 解码、逐段渲染、AbortController 中断和 SSE 变体选择。448 收藏
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引言：随着业务的发展，模型应用场景的增加，AI 工程化落地成为了不少企业面对的切实挑战。近几年，应对这个痛点的新概念——MLOps 逐渐成为了机器学习领域的热门话题。OpenMLDB 提供FeatureOp442 收藏
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半年前，对JAVA的了解基本上为零，不知道J2EE是什么，不知道那么多的开源项目，不知道原来J2EE里面的概念是如此的多，这半年学习Java的经历让我自己对Java的认识经历了好几个阶段，可能这应435 收藏
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Cloudflare 官方博客披露 Ensemble AI 团队加入后，AI 推理平台竞争再次聚焦延迟、成本和模型优化。本文整理事实、影响和开发团队的检查清单。430 收藏
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科技周边 · 人工智能 | 1星期前 | 人工智能 · GenAI · opentelemetry · 可观测性 · AI工程 · 人工智能 链路追踪 GenAI OpenTelemetry AI可观测性 LLM网关 Token统计围绕 AI 调用规模化后的日志散乱、模型字段不统一、token 成本不可见和隐私采集风险，讲解如何用 OpenTelemetry GenAI 字段建设统一观测架构。427 收藏
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从 RAG 应用答非所问的现场出发，逐步检查文档切块、Embedding、向量召回、混合检索和上下文拼接，给出一套可复查的排查路径。427 收藏
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1. 什么是机器学习的特征工程一个真实场景的机器学习应用一般会包含两个主体流程，即特征工程和机器学习模型（以下简称模型）。大家对模型一定很了解，平时也是接触的最多的，比如从经426 收藏
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活动预告｜Feature Store Meetup2021年12月11日 14:00-18:00，第四范式开发者社区Feature Store Meetup将在第四范式北京Office召开。活动邀请到小米商业平台技术部负责人-黄飞、美团外卖广告预估方向工程负422 收藏
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本文用知识库问答跑偏的真实工程场景，拆解 RAG 从问题改写、向量检索、重排过滤、分数阈值到引用检查的完整流程，帮助你把“模型乱答”改成可排查、可复查、可拒答的系统。419 收藏