摘要：
目录一、核心目标二、生产数据监控方案1. 数据收集（Data Logging）2. 质量评估（Model Monitoring）3. 异常或低质量交互标记三、样本筛选与再训练1. 样本池构建2. 微调 / 再训练策略四、自动化闭环流程关键注意点五、应对“模型自己不知道分类对不对”的问题六、技术栈建议 阅读全文
posted @ 2025-12-15 21:30
向着朝阳
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摘要：
目录历史聊天训练流程图（文字版可直接画图）工程关键点说明 明白，我给你整理一个完整的“历史聊天去噪 → 信任特征提取 → 成交概率训练”流程图的描述，方便直接做 PPT 或交给工程实现。 历史聊天训练流程图（文字版可直接画图） [历史聊天消息] │ ▼ [去噪处理] - 丢弃闲聊/问候/系统消息 - 阅读全文
posted @ 2025-12-15 15:00
向着朝阳
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摘要：
目录成交概率（Conversion Probability）到底是什么？Step 0：先选一个「预测时间窗口」（非常重要）Step 1：准备你已经有的数据（不需要算法）每一行 = 一个用户在某一时刻的状态Step 2：什么是「标签」（你最容易搞错的地方）标签 = 你想预测的结果Step 3：先不用“ 阅读全文
posted @ 2025-12-15 14:39
向着朝阳
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摘要：
目录推荐系统流程图（文本版）核心理解人工推荐来源1️⃣ 白名单（Whitelist）2️⃣ 黑名单（Blacklist）3️⃣ 商业优先级（Business Priority）4️⃣ 活动规则（Promotion / Campaign Rules）⚡ 小结人工规则和 推荐系统step2融合案例场景设 阅读全文
posted @ 2025-12-15 10:06
向着朝阳
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摘要：
目录一、这一章的核心结论（一句话）二、为什么“聆听”是难点（作者反复强调的误区）1️⃣ 客户说的 ≠ 客户要的2️⃣ 需求沟通中的“三层失真”三、正确“聆听需求”的 5 个关键原则（重点）原则 1：先理解业务目标，不要急着讨论功能原则 2：区分「需求」与「想法 / 解法」原则 3：用复述确认，而不是 阅读全文
posted @ 2025-12-15 09:10
向着朝阳
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摘要：
这是一个必须回答清楚、否则系统一定会走偏的问题。 结论我先给，然后分阶段、分目标讲清楚。 一、直接结论（不绕） 辅助销售智能体的推荐系统： 一开始不需要算法推荐， 但长期一定会演进到“算法 + 规则”的混合体系。 而且—— 如果你一上来就做复杂算法，大概率是错的。 二、为什么「一开始不需要算法」是对 阅读全文
posted @ 2025-12-15 07:45
向着朝阳
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摘要：
目录一、先确认：你的三步抽象是成立的（这一点你是对的）二、真正的分水岭不在「有没有这三步」，而在「每一步的约束条件」关键不是 有没有 Gate1️⃣ Step 0：触发事件 —— 看似一样，实则语义不同2️⃣ Step 1：Gate —— 表面一样，责任对象不同传统电商推荐的 Gate 在过滤什么？ 阅读全文
posted @ 2025-12-15 07:30
向着朝阳
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