摘要：
目录一句话先给你结论（给你定心）一、你这个 AI 销售助手，用户画像“到底是给谁用的？”二、完整的用户画像“分层模型”（你可以直接照抄）① 基础身份画像（Identity Layer）【最基础】② 行为画像（Behavior Layer）【最重要】行为类型清单（你可以直接用）A. 会话行为（聊天中） 阅读全文
posted @ 2025-12-14 12:46
向着朝阳
阅读(3)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
目录 用户消息 │ ▼ 规则引擎（Rule Engine） │ ├─ 命中强规则 → 直接输出 Objection │ └─ 未命中 │ ▼ 方案 A：TF-IDF + 传统分类模型 │ ├─ 置信度 ≥ 阈值（如 0.7） │ → 输出 Objection（走低成本路径） │ └─ 置信度 < 阈 阅读全文
posted @ 2025-12-14 08:53
向着朝阳
阅读(0)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
目录一、先纠正一个常见误区二、A/B 测试在 Objection 中的“真实作用点”三、一个完整的 A/B 测试设计（可直接落地）1️⃣ 定义 A / B 的“策略差异”A 组（Baseline）B 组（Experiment）2️⃣ 随机分流（非常重要）四、你到底在“比什么指标”？❌ 不建议的指标（ 阅读全文
posted @ 2025-12-14 08:47
向着朝阳
阅读(2)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
目录一、先给明确结论（务实版）二、为什么“默认不微调”是正确选择？1️⃣ 你的任务不是“语言生成”，而是“语义区分”2️⃣ 微调带来的收益，往往不成正比3️⃣ 微调会降低“系统可控性”三、那“方案 B”具体该怎么做？推荐的工程实现（上线级）你训练的只有：四、什么情况下「值得」微调？只有同时满足下面 阅读全文
posted @ 2025-12-14 08:06
向着朝阳
阅读(2)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号