知鸦日报2025-08-04

这款基于Chrome扩展的AI客服神器太强了！无缝对接各大社交平台，智能回复+人工转接一键切换，Vue3+TypeScript技术栈稳如老狗。SSE实时通信让消息处理快如闪电，还能自动加密保障安全。多语言适配+跨平台兼容，客服效率直接拉满，堪称打工人摸鱼救星！

在电商领域，商品主图和营销海报的生成质量直接影响商家点击率。有赞推出AIGC项目，通过智能抠图和背景生成，降低设计门槛。然而，传统测试难以评估生成内容质量，依赖人工判断。为此，构建了独立的质量评估体系，通过CLIPScore和Inception Score量化图像质量，辅助模型选型和Prompt优化，提升生成效果，护航商家操作。

大模型开发逐渐转向专有AI工具，提升生产力是关键。团队通过RAG、流程编排等技术，开发了智能助手和问答平台。近期采用React框架，实现智能体自主规划和工具调用，优化了决策和上下文管理。未来将探索多智能体协作和上下文动态压缩，进一步提升系统效率和响应质量。

Claude Code显著改变了开发者编写和维护代码的方式，赋予其更高的表达自由。通过快速生成代码片段，开发者无需逐行编写，大幅提升了效率。特别是对于技术债务的处理，Claude Code使得复杂任务在短时间内完成成为可能。尽管LLM可能带来社会风险，但其在编程领域的变革已不可逆，开发者需适应这一新常态，将其视为高效的编程伙伴。

本篇深入解析RAG系统中文档转化为知识的过程，从数据拆分、清洗到向量化及入库。通过多种拆分策略和清洗技术，将原始文档转化为高质量知识单元，再借助Embedding模型将其向量化，最终存储在向量数据库中，为LLM提供精准知识支持，提升检索与生成效果。