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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 假设你在做智能客服，用户问了一个售后问题，你从知识库检索到几段相关文档，现在你要拼一个prompt送给大模型。你会怎么安排这些文档的顺序和格式？有什么坑需要注意吗？ 层层追问 RAG系统的生成模块，构造prompt时一般要考虑哪些因素？……如果检索回来5个段落，你全塞进去吗？……那怎么避免模型只看到中间的内容？ 直球架构 请详细说说在RAG系统中，生成模块如何构造prompt来整合检索上下文？关键要素有哪些，比如上下文排序、去重、指令设计，它们分别怎么影响生成质量？
匹配追问：场景切入 假设你在做一个智能客服系统，用户问了个售后问题，检索到了几个相关的政策文档。你怎么把这些文档组织到提示词里，让模型既能准确回答，又能说清楚“我是根据文档A的第X条得出的结论”？ 层层追问 RAG里检索到的文档你一般怎么塞进提示词？……如果文档很多或者很长呢？……那如果文档之间信息有矛盾，你怎么处理？……最后怎么让模型输出时引用具体来源？ 直球架构 请设计一个RAG生成阶段的Prompt模板，要求：1）整合检索到的Top-K文档；2）处理文档冲突；3）强制模型引用来源…
场景切入 假设你在做一个智能客服，用户问“帮我查一下上周的订单”，模型直接答可能编造信息。如果让你设计一个方案，让模型能自己决定去查数据库再回答，你怎么做？ 层层追问 你平时用提示词让模型回答复杂问题，效果怎么样？……如果问题需要查实时数据或做多步计算，纯提示词容易出错吧？……那你怎么让模型能一边推理一边调用工具，还能根据结果调整思路？ 直球架构 请解释ReAct框架的核心思想，它如何将推理和行动交织在一起？对比纯提示工程，它在信息获取、错误修正和可解释性上有什么本质优势？
学习内容与项目面试，在同一条路上。