随笔分类 - Artificial Intelligence
AI辅助数据库设计评审
摘要:场景我们之前已经基于之前大模型同一会话进行过需求评审,在研发设计完成数据模型后,导出数据库设计DDL文件,上传到AI平台进行下一步评审。实践groupbuy.txt文件是我们数据库设计SQL脚本文件提示词1您是软件工程专家,我刚刚上传 数据库设计DDL 文件 {groupbuy.txt},请结合以上
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AI助力项目管理之WBS生成
摘要:场景WBS(Work Breakdown Structure)即工作分解结构,是项目管理中的一项核心工具,它将项目分解为更小、更易于管理的部分。WBS元素是构成WBS的基本单元,它们代表了项目中的特定工作内容或任务。项目规划与启动阶段:在项目初期,AI可以根据项目的总体目标和范围,快速生成初始的WB
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AI运营商品上架自动审核
摘要:场景AI辅助运营商品上架审核的场景与意义主要体现在以下几个方面:文本信息审核:利用AI文本审核技术,可以自动提取商品描述中的文本信息,并通过深度学习算法和自然语言处理技术,快速准确地判断商品描述中是否存在违规内容,如虚假宣传、误导性信息等。在电商平台上,商品图片往往包含大量的文本信息,如价格、促销信
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AI实现简历筛选助手
摘要:背景为什么要使用AI进行简历筛选?效率: AI工具比人类招聘人员更快地处理简历,减少招聘时间。减少偏见: AI有助于消除无意识偏见,确保更公平的招聘实践。成本效益: 自动化筛选流程可以显著降低招聘成本。改进候选人匹配: AI通过数据分析提高候选人与职位角色匹配的准确性。AI简历筛选工具的关键特性自动
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AI是一个真正的系统而不仅仅是软件
摘要:当AI没有被比作魔法或邪恶实体时,它通常被简化为一个单一的术语:软件。这种简化可能会掩盖构建真正AI系统的复杂性和丰富结构的元素之间的相互作用。尽管我更愿意听到AI被描述为软件,而不是听到关于其意识或自由意志的故事,让我们讨论为什么AI远不止是一段代码。定义AI 在核心,AI是创造能够模拟人类推理的
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AI概要设计文档评审实践
摘要:背景概要设计文档评审是软件开发过程中的一个重要环节,主要体现在以下几个方面:1.确保设计的一致性和完整性:通过评审,可以确保设计文档中描述的系统架构、模块划分、接口定义等内容在各个部分之间保持一致,避免出现相互矛盾或遗漏的情况。评审过程有助于发现设计中的潜在问题,如数据流不一致、模块功能重叠等,从而
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AI辅助项目管理过程风险分析与应对
摘要:背景 在项目管理过程中,风险分析与应对是一个重要的过程,它有助于确保项目的顺利进行并达成目标。常规过程可以分为几个关键步骤: 1. 风险识别 目的:找出可能影响项目成功的各种不确定因素。 方法:可以通过研讨会、访谈、问卷调查、历史数据审查等方式来识别潜在的风险。 2. 风险量化 目的:评估已识别风险
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AI大模型实现图片OCR识别
摘要:AI大模型实现图片OCR识别背景 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是一种将图像中的文字转换为机器编码文本的技术。这项技术可以自动读取纸质文档上的文字信息,并将其转换成电子格式,便于编辑、存储和检索。OCR 技术在很多领域都有广泛应用,比如数据录入、文
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积分梯度-受监管行业的 AI 可解释性
摘要:了解积分梯度如何帮助识别哪些输入特征对模型的预测贡献 在金融和医疗保健等受到高度监管的行业中使用 AI 模型肩负着关键责任:可解释性。您的模型预测准确是不够的。您应该能够解释您的模型做出特定预测的原因。例如,如果我们正在开发一个基于脑部 MRI 扫描的肿瘤检测模型,我们应该能够解释我们的模型使用哪些
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AI辅助Kano模型进行产品开发
摘要:AI集成Kano 模型可以改变游戏规则,了解客户需求和加强产品开发。Kano 模型有助于识别不同类别的产品功能,例如必不可少、令人愉悦和无关紧要,让您优先考虑真正重要的事情。这种理解可以提高客户满意度和整体产品成功。AI集成Kano 模型:简化产品开发并提高客户满意度。使用 Generative A
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AI辅助需求规格描述评审
摘要:1. 背景软件需求规格说明书(SRS)是软件项目中定义系统需求的关键文档,涵盖了功能、性能、设计限制等需求细节。SRS的质量直接影响到整个项目的成败,确保文档清晰、准确、无歧义是产品成功的基础。然而,由于需求规格描述的复杂性和人工审查过程的主观性,手动评审往往耗时且容易出现疏漏。为了提升评审效率和精
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探索AI驱动Web开发动态UI
摘要:背景在快速发展的网络开发领域,人工智能(AI)正在为创造力和效率的新水平铺平道路。本文将深入探讨 OpenAI 强大的 API、Node.js 的灵活性以及创建动态用户界面的可能性之间令人兴奋的协同作用。通过研究这些技术如何协同工作,我们将揭示它们如何改变我们的网络开发和用户界面开发方法。动态用户界
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TAG与RAG实现摘要和标签自动化转化客户反馈意见
摘要:在数据驱动的今天,企业通过评论、调查和社交媒体互动获得大量客户反馈。虽然这些信息可以产生宝贵的洞察力,但也带来了巨大的挑战:如何从大量信息中提炼出有意义的数据。先进的分析技术正在彻底改变我们了解客户情感的方法。其中最具创新性的是表增强生成(TAG)和检索增强生成(RAG)技术,它们使企业能够利用自然
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如何在本地使用AI检索增强生成(RAG)
摘要:在这篇博文中,我们将探讨如何使用检索增强生成(RAG)来构建更有效、更吸引人的对话式人工智能应用程序。我们将介绍 RAG 的基础知识及其优势,并逐步说明如何开发自己的 RAG 机制供本地使用。什么是 RAG? RAG(基于强化的生成)结合了自然语言处理(NLP)领域两种著名方法的优势:基于检索的模型
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您应该了解的三大LLM框架
摘要:您应该了解的三大LLM框架LM 领域出现了很多库和框架。对于开发人员来说,要跟踪并为您的 LLM 项目选择最合适的库和框架是一件非常困难的事情。在本文中,我们将深入探讨整个生产 LLM 工作流程,重点介绍并批评这些技术:Unsloth.ai(用于微调)AdalFlow(用于预生产和优化)vLLM(用
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Meta发布了一个开源的NotebookLM
摘要:https://github.com/meta-llama/llama-recipes/tree/main/recipes/quickstart/NotebookLlama Meta 的 Llama Recipes 中的 “NotebookLlama ”提供了一系列 Jupyter 笔记本指导,用于
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使用Spring AI和LLM生成Java测试代码
摘要:背景 AIDocumentLibraryChat 项目已扩展至生成测试代码(Java 代码已通过测试)。该项目可为公开的 Github 项目生成测试代码。只需提供要测试的类的网址,该类就会被加载、分析导入,项目中的依赖类也会被加载。这样,LLM 就有机会在为测试生成模拟时考虑导入的源类。可以提供 t
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PMP 考试学习助手提示词
摘要:英文版提示词I want you to help me study for the PMP exam with personalized practice questions and detailed explanations of each correct answer. Your role is
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RAG系统架构介绍
摘要:让我们直奔主题: 检索增强一代Retrieval-Augmented Generation(RAG)系统正在重塑我们处理人工智能驱动的信息的方式。作为架构师,我们需要了解这些系统的基本原理,才能有效利用它们的潜力。 什么是 RAG? RAG 系统的核心是通过将 LLM 与外部知识源整合,增强 LLM
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AI辅助安全测试案例某电商-供应链平台平台安全漏洞
摘要:AI辅助安全测试案例某电商-供应链平台平台安全漏洞背景 无意发现国內某政企采购集团系统入口前端,我们今天初步评估Web安全如何。https://xxxxwww.cn/#/login我们使用AI工具大模型辅助指导渗透测试完整的反馈建议路径探索(Path Traversal)是一种常见的Web应用安全测
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