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rrr2 2017-11-19 09:15:07

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谢谢！

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渔舟唱晚，雁阵惊寒 2017-11-20

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http://download.csdn.net/download/qq_35608277/10122400 谢谢！

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所以小索奇发现啊，微调的第一步不是急着跑代码，而是把数据洗干净，没用的删掉、错的改过来，最好再人工标一遍关键信息，比如 “物流查询”“退货申请” 这类意图，不然模型根本抓不住重点。最后试了 0.0001 才刚好，loss 曲线稳步下降，输出也正常了 —— 所以真别迷信所谓的 “最优参数”，每个公司的数据不一样，得自己一点点试，就像做菜调味一样，多放少放都不行。我最近正在试，把过往的优秀文案喂进去，让模型生成新的，再人工改改，比从头写快多了 —— 你们有什么好的想法，也可以在评论区聊聊，咱们互相借鉴一下。

摘要：2024年以来，大量程序员从"跑通一个Agent Demo"开始接触大模型应用，但真正面试和入职时才发现，企业筛人的门槛远不止于此。本文复盘我带团队做Agent项目时的真实踩坑经历，梳理出权限、日志、可观测这三项工程硬技能，并给出小团队资源有限时的取舍建议和学习路线。---目录岗位趋势：从"会调API"到"能扛上线"真实案例：一个客服Agent从Demo到翻车的全过程失败原因：业务错误、配置错误和环境错误的区分能力分层：短期、中期、长期的学习路径适用边界：什么时候该做，什么时候不该做。

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一旦链接了知识库，AI在回答问题前，会先去库里检索信息，再回答你。昨天我们通过“提示词”捏了一个会说话的Bot，但今天我发现了一个问题：如果问它一些公司内部的具体数据（比如“我们店退款政策是啥？：对于客服这种“一个萝卜一个坑”的问题，用表格(Table)做知识库，比直接扔一大段文字文档效果好太多了！：虽然今天重点是表格，但我也试了下传照片，AI竟然能识别图里的内容，感觉以后可以做一个“穿搭推荐助手”！，它自动识别了表头，我只需要点确认，一个结构化的数据库就建好了！快来看看我是怎么做的吧👇。

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