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「智能客服」找到 156 条内容
按专题浏览 →匹配追问：场景切入 假设我们做一个智能客服系统，用户问“帮我查一下上个月的订单”，LLM能直接回答吗？它不知道你的订单数据。那你怎么设计，才能让模型去查数据库、计算金额，并且一步步把结果告诉用户？ 层层追问 大模型能直接完成复杂任务吗？……如果任务需要查天气、订酒店、发邮件，单靠一次调用行不行？……那你觉得需要哪些额外组件才能让它真正“做事”？……这些组件合起来就是Agent系统，你理解它的基本构成吗？ 直球架构 解释一下Agent系统的核心组件，以及为什么有了LLM还不够？请从规划、…
匹配追问：场景切入 假设你做一个智能客服，用户问“帮我查下天气”，然后又说“再帮我定个闹钟”。你怎么让模型知道第一个请求要调用天气API，第二个要调用闹钟工具？而且参数怎么传？ 层层追问 大模型在对话中如果要做个计算或者查个数据库，你一般怎么让它调用外部工具？……那模型怎么知道该调哪个工具？……参数怎么保证格式正确？……如果工具调用失败了怎么办？ 直球架构 详细讲讲大模型tool calling的整体流程：从用户输入到工具执行再到最终回复，你怎么做工具注册、意图识别、参数生成和结果回填…
场景切入 假设我们做智能客服Agent，需要教会它调用查订单、退换货等工具。冷启动时没有训练数据，你打算怎么获取第一批高质量数据来训练这个Agent？ 层层追问 训练一个能自主调用工具的Agent，数据从哪来？……合成数据具体怎么生成？光靠大模型自己造会不会有幻觉？……那人类反馈怎么收集更高效？……环境交互数据又怎么用？ 直球架构 聊一下大模型Agent训练数据的获取途径。合成数据、人类反馈、环境交互这三种策略，分别怎么实现？各自优缺点是什么？你会如何组合使用？
学习内容与项目面试，在同一条路上。