企业官网建设流程全解析

牡丹江网站建设定制开发,2345软件管家,网站域名不备案吗,刚刚地震最新消息今天2021面试题#xff1a; 第一问#xff1a;假如你负责开发智能体客服 Agent#xff0c;如何设计多轮对话流程#xff1f; 追问一#xff1a;你会使用哪些会话状态跟踪方法#xff1f; 追问二#xff1a;如何处理用户意图模糊的情况#xff1f; 这类面试题表面在问“怎么让模…面试题第一问假如你负责开发智能体客服 Agent如何设计多轮对话流程追问一你会使用哪些会话状态跟踪方法追问二如何处理用户意图模糊的情况这类面试题表面在问“怎么让模型多聊几轮”实际更像在问你能不能把一个高不确定性的交互入口收敛成一个可控、可观测、可回滚的工程系统。先给个口语化的开场回答~核心是把聊天当成可控的流程而不是闲聊先划清自动化/人工的边界按风险分层设计主线每一轮都带着明确意图——要么收集关键信息、要么调工具校验事实、要么做确认或转人工用结构化槽位/状态机追踪进度工具结果为准记忆只做提示遇到模糊诉求先收窄范围再给可执行选项避免一直聊散。这样整条链路可观测、可回滚、失败就早转人工。客服是典型场景业务规则多、权限敏感、长尾问题多错一次的代价通常比“少回答一句”高得多。下面按工程判断来展开多轮流程怎么切、会话状态怎么落地、意图模糊时怎么做取舍。第一问假如你负责开发智能体客服 Agent如何设计多轮对话流程先定系统边界负责客服 Agent 时第一件事不是画对话树而是明确系统边界哪些事情允许自动化哪些必须转人工哪些可以“建议”哪些会“改变用户资产状态”哪些信息能看哪些信息能写边界越清晰后面的多轮设计越容易收敛。工程上我通常把能力按风险分层低风险是信息查询与解释查订单状态、解释规则中风险是可逆操作改地址但需二次确认高风险是不可逆或强合规操作退款、销户、涉及身份信息。多轮对话流程的“主线”本质上是在不同风险层之间移动时增加验证与确认把误操作概率压下去。另一个关键边界是“工具真实权威”客服 Agent 的“事实”应尽量来自后端系统而不是对话记忆订单是否发货、是否超时、是否已退款都应以工具查询为准对话文本只用来收集线索和用户偏好把权威放错位置会导致你不得不在对话里补洞越补越复杂。多轮对话流程把对话当成一个控制环而不是聊天在客服场景多轮对话的稳定性来自“每一轮都有一个明确的系统意图”本轮要么收集信息、要么做一次查询/执行、要么做一次确认、要么升级处理。把这一点落在工程上就是把“对话生成”与“流程决策”拆开语言模型负责把话说顺把信息抽出来决策由显式状态机/工作流来控制避免模型在长对话里自发漂移。一个可用的高层流程通常长这样不是为了画得全而是为了把控制点画出来这个图里有几个面试常问但很多人不说透的点•“受理/分流”不是一次性的分类。客服对话里用户经常中途换问题先问物流再问发票所以分流要允许回跳工程上要能显式表达“主问题已解决切到新问题”而不是把它混进同一个长上下文。•“取证”是对多轮效率的决定因素。取证要尽量结构化当前缺什么、为什么缺、问完后会做什么。问法上更像表单而不是开放式访谈否则你会得到很长的叙述反而难提取关键字段。•“核对”是把风险压下去的主要手段。核对不只是复述一遍而是把即将发生的状态变化说清楚影响范围、可撤销性、预计时延、失败如何回退。对用户是透明对系统是可控。•“转人工”应当是流程的一等公民。把转人工当成兜底容易写成“模型失败就转”结果转得晚、信息缺、人工接不住。工程上更好的做法是把“何时必须转”写成明确规则触发合规策略、重复澄清超过阈值、工具连续失败、用户表达强烈不满/紧急等。如果要把上面的抽象落到系统里我会用“每轮一个决策回合”的结构本轮输入只做三件事——更新状态、决定下一动作、生成输出。这样做的好处是你可以回放、可观测、可回滚坏处是初期需要把状态结构想清楚但这是客服系统迟早要付的成本。追问一你会使用哪些会话状态跟踪方法别把“上下文”全塞进提示词面试追问“你用什么会话状态跟踪方法”其实在看你有没有区分三类状态以及是否知道各自的权威来源•业务状态权威在后端订单、工单、账户、权益、策略命中结果等应当可查询、可校验、可审计。•对话状态权威在工作流当前处于哪个阶段、正在收集哪个槽位、上一次问的问题、等待哪个工具结果、是否已二次确认等应当结构化存储支持幂等重试。•语义状态权威在“可回放的推断”意图候选、实体抽取、对话摘要、用户偏好等允许出错但要可纠错、可降级。把这三类混在一起常见后果是一旦对话变长模型用“记忆”替代了“事实”你就开始遇到无法解释的错单与误退款排障也困难。工程上常见几种跟踪方式各有边界•显式状态机 / 工作流引擎适合高合规、高可控的流程退款、改地址、开票。优点是可审计、可压测、易做灰度代价是需求变化时维护成本高状态容易膨胀需要用“分层状态机”或“子流程”控制复杂度。•Frame/Slot槽位填充适合“收集字段 → 调工具”的客服任务查订单、预约回访。优点是自然贴合多轮不足是遇到长尾问题用户描述异常但没有明确字段时需要引入转人工或更强的诊断子流程。•事件溯源Event Sourcing 派生状态把每轮输入、抽取结果、工具调用、策略命中都记为事件当前状态由事件流派生。优点是回放与排障强便于离线评估代价是实现与数据治理更重且要注意隐私与留存策略。•摘要记忆Summarization Memory用来压缩长对话降低上下文成本。它的边界是摘要适合“背景与偏好”不适合“可执行事实”。工程上要把“事实字段”落在结构化状态里把摘要当作辅助线索并且在关键动作前重新查询后端校验。一个更稳妥的组合通常是工作流状态机负责“我现在该做什么”槽位结构负责“我还缺什么”事件日志负责“我为什么这么做”。面试里把这句话说清楚基本就能把讨论从“提示词怎么写”拉回工程可控性。追问二如何处理用户意图模糊的情况用“误判成本”决定澄清力度“意图模糊”不是单一问题至少有三种工程上需要区分的模糊•同一句话对应多种业务动作比如“帮我把这个退了”可能是取消订单、退货退款、仅退款、撤销订阅。误判会直接改状态。•意图明确但信息不全比如“查一下进度”但缺订单号/手机号/渠道这类模糊更像缺槽位。•用户自己也不确定要什么比如“你看怎么处理比较合适”这时你需要提供选项与约束而不是继续追问开放问题。工程判断的核心是“误判成本”。当下一步动作会触发高风险写操作时宁可多做一次澄清与确认当下一步只是查询或给出规则解释时可以先做低成本动作来缩小空间再把结果带回对话里让用户确认。我比较认可的一条实践原则是先把问题变窄再让用户做选择。变窄的方法不是“你想要什么”而是给出有限、可执行的选项并说明差异和后果。例如• 用户说“帮我退了”系统已查到订单已发货且在七天内与其问“你想怎么退”不如直接给出“申请退货退款 / 仅退款需商家同意 / 联系人工协商”这类与规则一致的选项。• 用户说“账号登不上”描述很长但没信息与其让用户继续讲不如先问一个能分流的关键问题是否收到验证码、是否提示密码错误、是否换过手机因为这些问题决定后续需要的工具与权限。还有一类常被忽略的模糊是“用户在变更主问题”。工程上要允许用户中途插入新诉求但也要能显式地把它“记为待办”否则对话会在多个半完成的问题之间来回跳。一个简单但有效的做法是当检测到新意图且与当前流程冲突时明确告知“我先把 A 做完/确认一下再处理 B”并把 B 作为队列项记录在会话状态里。最后澄清也要有上限。连续两三轮澄清仍然无法收敛往往不是模型问题而是输入不具备可操作性信息缺失、用户情绪、业务需要例外。这时越聊越差最合理的工程动作是转人工并把“已确认的信息/尝试过的路径/卡点”结构化带过去减少人工重复问询。补充面试里怎么把“工程可控性”讲清楚如果要在面试中把回答从“概念正确”拉到“可落地”我会主动补三类内容它们直接影响线上效果•可观测性每轮记录意图候选、槽位、状态转移、策略命中、工具调用与返回码线上问题大多不是“模型答错”而是“哪个环节错了说不清”。日志还要考虑脱敏与留存边界否则不可上线。•降级与回滚工具失败怎么说、重试如何幂等、配置/提示词变更如何灰度、如何快速回滚到上一个稳定版本。客服系统上线后“稳定性”本身就是功能。•交接质量转人工不是把对话甩过去而是输出一份结构化摘要用户诉求、已核验的事实、已收集槽位、已执行动作、当前卡点与建议下一步。这个交接决定了“转人工率”到底是成本还是兜底价值。这些点不需要讲得很长但一旦你把它们和前面的流程、状态、澄清策略串起来面试官通常能判断你是在做“可控系统”而不是在赌“模型今天发挥好”。小结客服 Agent 的多轮对话设计本质是把不确定的自然语言输入接到确定的业务系统上流程要能收敛、状态要能解释、关键动作要能验证与回退。会话状态跟踪最怕把“事实”交给对话记忆更稳的做法是业务事实以工具为准、对话推进以工作流为准、语义推断可用但可纠错。意图模糊不是靠“更会聊”解决而是用误判成本决定澄清力度先做低风险收敛再做高风险确认收敛不了就尽早高质量转人工。如何学习AI大模型大模型时代火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业”“谁的饭碗又将不保了”等问题热议不断。不如成为「掌握AI工具的技术人」毕竟AI时代谁先尝试谁就能占得先机想正式转到一些新兴的 AI 行业不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合辅助编程提效或上手实操应用增加自己的职场竞争力。但是LLM相关的内容很多现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学学习成本和门槛很高那么针对所有自学遇到困难的同学们我帮大家系统梳理大模型学习脉络将这份LLM大模型资料分享出来包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 有需要的小伙伴可以扫描下方二维码领取↓↓↓学习路线第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段 以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段 以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】