一文看懂任务型对话系统:从传统Pipeline到大模型驱动的End-to-End

最近在做智能问答系统的项目,深感任务型对话系统从模块清晰的Pipeline架构发展为大模型驱动的End-to-End模式。文章全面介绍了任务型对话系统的概念、主流架构和应用场景,并探讨了未来大模型如何推动变革,如融合RAG架构、增强工具调用能力等。

智能问答系统:从规则到深度学习,下一步该怎么走?

最近的智能问答系统发展迅速,从被动型到主动型、从任务导向到闲聊陪伴。主要技术路线包括检索、规则、语义解析和生成模型(如大模型RAG)。文章概述了四大技术路线的特点及其适用场景,并讨论了闲聊、问答和任务型对话的不同需求和技术实现方法。

【AI Agent深度研究报告】2025年,AI Agent应用全面爆发:它到底能干掉多少岗位?

五年前的Siri到如今的ChatGPT再到未来的AI智能体(Agent),它能听懂指令、自动执行任务,还能自主学习和灵活应变。未来五年,AI智能体会全面改变我们的工作与生活方式。

【书单】没有这6大底座,别谈AI转型!真正阻碍企业进化的,是过时的思维方式!

五一期间利用碎片时间学习《麦肯锡讲全球企业数字化》,理解AI时代下企业的六大企业级数字化能力,包括重构核心业务、人才组织力等,为企业构建长期竞争优势。

AI 文生数据:真正实现“自动生成+自动整理+自动保存”的闭环

文章介绍了一种新的方法——用AI自动生成高质量问答数据集的方法,通过这种流程,用户可以在几分钟内生成、整理并保存结构化的训练数据集。这种方法能显著提高效率,并节省大量时间成本。

文科生也能搞定编程和AI!DeepSeek助力零基础起飞全攻略

随着DeepSeek等AI工具的出现,编程和AI开发变得对所有人友好。文科生擅长理解需求、打磨细节和沟通协作,而这些正是AI开发中最稀缺的能力。通过自然语言交互、小步快跑式学习以及从小项目起步等方式,文科生可以快速进入编程与AI的世界,并利用AI助手创造自己的产品和服务。