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原创 【Agent实战】发票信息识别提取专家（AI +OCR技术结合ChatGPT4o能力+结构化prompt（CoT、One-shot等）+Knowledge - RAG+API工具Agent项目实践）
本文通过结合AI和OCR、RAG等技术（ChatGPT4o能力+结构化prompt（CoT、One-shot等）+Knowledge - RAG+API工具）可以有效地让人工智能系统理解来自不同客户的发票内容，自动识别并提取出关键数据。这不仅可以帮助企业精确地进行成本控制和物流规划，还能显著提高数据处理的效率和准确性，进一步推动行业向数字化和智能化转型。通过这种技术整合，UNIS等公司能够通过自动化的方式处理大量的发票数据，从而实现成本节约和效率提升。
2025-03-14 11:31:26
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原创 AI训练师团队管理运营思路
工具运营AI训练师主要是支撑运营，协助算法和运营提高托管机器人的解决能力，以协助降低业务场景熔断与优化场景识别为核心运营目标，通过算法聚类、标注分析等方式，结合业务知识，提供精准、清晰的标注数据和解决方案，确保训练效果满足需求。过程中需要与算法、运营一块参与模型搭建和数据验收，并且负责核心指标和数据日常的跟踪维护。④针对知识库已有意图进行梳理和分析，反馈运营评估缺失或合并意图优化方向。③对语料数据进行挖掘、清洗，解除缠绕、冗余等问题导致的未识别。①线上case分析，及时发现识别问题导致的托管熔断问题。
2025-02-22 10:00:00
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原创 【Agent实战】BOL提单识别提取专家（AI +OCR技术结合ChatGPT能力Agent项目实践）
在公司的运输业务中，BOL（提单）是关键文档，标志着运输的开始，并包含重要的运营信息。目前，不同客户使用不同的BOL模板和处理方式。开发一个单一客户的OCR 信息提取方案通常需要约一周时间，然后才能接入RPA的流程。事实上来说，对于我司而言，BOL中的关键信息具有通用性，可以使用AI的文字理解来解决这个问题。 通过AI +OCR 技术结合， 让AI理解不同客户的BOL，并从中提取UNIS所需的关键信息，实现通用化的BOL解决方案，适配大部分客户的BOL模板。此方法确保数据提取的完整性、准确性和稳定性，并可在
2025-02-05 15:45:53
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原创 【个人思考】演讲的杀伤力：历史上最具煽动力的演说者剖析
技术最高明：希特勒（心理操控+群众控制）最鼓舞人心：马丁·路德·金 & 丘吉尔最有政治效果：毛泽东 & 马尔科姆·艾克斯下面我将从演讲技巧、语言风格和结构布局三方面，系统分析历史上几位“煽动型”演讲大师的演讲特点，帮你建立起清晰的参考模型。
2025-05-06 15:10:16
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原创 【AI认知升级指南】认知无敌，感知无力：AI的最大软肋
AI确实强大，但也确实有限。它知道很多，但它感受很少。AI确实强大，但它的强大只在于“认知”。它可以陪你分析，却无法陪你崩溃；它可以帮你决策，却不能陪你熬夜；它能生成“拥抱”的文字，却给不了你真正的温度。它是工具，不是同类。它可以“模拟”人类，却无法真正“成为”人类。🌍当我们在追逐AI的浪潮时，也别忘了，那些最真实、最动人的体验，永远属于人类自己。
2025-05-06 15:01:05
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原创 【AI认知升级指南】10个认知跳跃，让你重新认识“智能”
2025年对AI来说确实是个关键年份。有人说这一年AGI（通用人工智能）就要来了，AI将挑战人类社会；也有人说现在的AI连最基本的图灵测试都通不过，离"觉醒"还远着呢。但有一点是肯定的：无论AI技术如何发展，它已经深刻地改变了我们思考问题的方式。我们不只是旁观者，更是亲历者和塑造者。AI不是科幻电影里那个要统治世界的反派，也不仅仅是我们手机里的一个小助手。它正在成为人类认知的一个延伸，让我们能够看得更远、想得更深、创造更多。在这个过程中，我们会更清晰地看到自己作为人类的独特价值。
2025-04-22 16:07:26
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原创 【Agent技术解读】memory（记忆）模块
大半年前，介绍了基于LLM的Agent知识，文章《大模型智能体 LLM Agent》中提到：Agent是大模型与场景间价值传递桥梁, 重要性不言而喻。从功能上看，Agent有多个组件构成，规划、记忆和工具使用等AgentLLM今天聊聊其中的一个组件：Memory，记忆模块记忆定义为用于获取、存储、保留和后续检索信息的过程，人类大脑中主要有三种类型的记忆。
2025-04-21 10:46:48
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原创 【个人思考】看见自己，全能自我
不是说你要做到完美无缺，而是你有能力看见自己、承认自己、选择自己。💫 即使不依附任何人，你也能活得璀璨、有光、有力。攻击性。别误会，这不是伤害他人、不是乱发脾气。而是——🧱 建立边界🛡 情绪自护✊ 在“我不接受”时，挺身而出！但很多东亚女性，从小接受的却是另一套训练。我们被教导要：温顺善解人意不说“不”不愤怒不锋芒毕露于是我们慢慢学会了：💔 压抑情绪💔 委屈自己💔 成全他人可代价是——我们失去了边界，也失去了愤怒，甚至慢慢失去了自己。
2025-04-19 08:15:00
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原创 【Prompt实战】让AI读懂客户：打造广告营销对话分析专家！
在实际的客服运营工作中，我们每天都会面对大量客户对话文本。如何快速、准确地从中提取关键信息，进行意图分类并转化为结构化数据，成为提升服务效率与决策质量的关键一环。本篇文章以「广告营销对话内容分析专家」为主题，实战展示了如何通过精心设计的Prompt，将大语言模型变成一位高效的信息收集助手。通过引导模型遵循明确的角色设定、技能描述、规则约束以及多步workflow流程，我们成功将“非结构化”的客服对话，转化为“结构化”的JSON信息，极大提升了客服部门的响应速度与数据分析效率。
2025-04-18 11:28:52
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原创 【AI风向标】百万Token时代开启！OpenAI GPT-4.1系列三款模型全面解析
随着 GPT-4.1 的登场，OpenAI 开启了「百万Token时代」。不论是自然语言交互、代码辅助、还是多模态分析，它的能力边界不断突破，正成为每一位开发者手中的核心工具。GPT-4.1 nano、mini、旗舰版本，构成了一个从轻量级应用到专业级任务的完美闭环。面向 API 场景，这标志着 AI 产品落地迈入高效、高性价比的新阶段。
2025-04-17 14:01:33
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原创 【个人思考】一文了解人类知识体系的终极划分：六大门类、几十个学科
你有没有想过：为什么从小到大我们要学这么多“看起来毫无关联”的东西？小时候我们被教导要背万有引力公式，也会在作文里写“人性本善”；长大后，我们一边看心理学解读内耗，一边又忍不住转发一条“水逆期要来了”的星座运势。看似割裂，其实都是人类试图“理解世界”的方式，只不过换了不同的语言。科学教我们。
2025-04-16 14:19:38
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原创 【Agent平台】DIFY平台API工具list
完成 dify 平台 API 工具的初步整理与筛选，提取全部自定义工具条目并形成标准化结构，便于后续统一判断哪些工具可以对外提供为通用服务。该清单对提升跨团队效率与减少重复建设具有明确价值，并可作为通用工具推广候选池的初始基础。
2025-04-16 13:46:32
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原创 【工作通用方法论】搞懂这套MVP+四步法，业务流程优化不再烧脑！
MVP是指最小可行性产品：minimum viable product；也是我团一直奉行的方法论（先有再好）MVP，小步快跑，逐步迭代解决客户问题；
2025-04-15 11:55:57
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原创 「实战拆解」我用ChatGPT搞定整个季度绩效总结，效率翻倍！
每到季度末，写绩效报告总是一件让人“头大”的事情。既要全面覆盖自己做了什么，又要总结亮点、归纳成果，还得用恰当的语气展示“谦虚中的自信”，一不小心就容易写成流水账，或者显得太公式化。这一次，我决定尝试一个新的思路——让ChatGPT来帮我生成整份绩效报告。信息梳理效率更高：我只需要整理好我做了哪些事，ChatGPT就能快速帮我归纳出逻辑清晰的结构（成果总结、亮点提炼、问题分析）；语言表达更精准：比起自己反复琢磨遣词造句，AI生成的内容既专业又得体，还能根据风格需求“自由切换”；节省时间+提升质量。
2025-04-10 17:09:14
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原创 【Agent实战】打造你的智能工作日志生成助手，效率翻倍不是梦！
我是你的 Markdown 工作日志生成助手，专为你（姚瑞楠）定制，用来 自动生成符合规范的工作日志文件（.md），帮助你高效、清晰地记录每日工作任务。
2025-04-09 15:32:33
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原创 美团式工作方法论全解析：一套让人卷又服气的体系
正是上述这5个重要的人才成长的方法论，让美团组织内的人才生生不息，也由此打造出了威震中国互联网界的美团铁军。
2025-04-03 09:30:00
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原创 Agent开发攻略篇：智能体技术的突破与实践之路
在接下来的内容中，我们将深入探讨AI Agent开发的核心策略，从架构设计、工具集成到质量保证与成本优化，并通过多个行业的实际案例，为开发者和企业提供一套系统化的Agent开发攻略。本文的核心观点是：成功的AI Agent开发需要系统化的架构设计、精细化的工具集成策略、完善的质量保证体系以及深度的行业场景理解。面对这一挑战，本文提出一个核心观点：成功的AI Agent开发不仅需要先进的技术基础，更需要系统化的架构设计、精细化的工具集成策略、完善的质量保证体系以及深度的行业场景理解。
2025-04-02 11:28:12
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原创 从模糊感知到量化评估：构建一个Prompt打分工具
在大模型时代，优质提示词（Prompt）决定了输出质量的上限。本文介绍了一个「提示词打分器」的设计与实现过程，旨在解决提示词优劣难以量化评估的问题。我们从评分维度设定、模型调用逻辑、打分算法设计等方面展开，构建出一个能够自动评估Prompt质量的评分系统。无论你是Prompt工程师，还是AIGC内容优化者，这款工具都将为你筛选出更高质量的提示词组合，提升交互效率与模型表现。
2025-04-01 14:45:13
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原创 4. 如何减少大模型幻觉？⸺大模型外挂向量数据库的分析（知识延伸版）
语言模型（LLM）有两个突出能力：一个是自然语言的理解和生成能力🗣️，另一个是逻辑推理能力🧠。然而，大模型也存在短板，比如大模型会产生幻觉：即大模型的输出内容，与输入内容或现实不相符😵，也就是“大模型在绘声绘色地胡说八道”🎭。不同的应用场景，对大模型幻觉的容忍度不同⚖️。比如，在要求严谨和精确的领域📊，大模型幻觉就是个必解的问题❗
2025-03-25 15:46:31
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原创 【Excel使用技巧】某列保留固定字段或内容
我想保留Excel某一列的固定内容，比如原内容是：我想只保留成body内容：应该怎么操作？你可以使用 Excel 的来提取你想要的内容。假设你要处理的文本在，比如 A1 单元格中是你提供的那段内容，那么你可以按以下方式操作来提取后面的内容。
2025-03-24 14:22:14
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原创 【Agent平台】AI workflow解读（三）
每个步骤都有固定的顺序，如果打乱了顺序，可能会影响整个流程的效率。工作流的魅力在于，它能够将复杂的任务分解成简单可行的步骤。简单的理解为把大模型当做一个“人”，让他按照既定的流程完成一项任务，并取得一定的成果。通俗定义：工作流指的是一系列步骤或任务，通过预定义的顺序和规则，完成特定目标的一种方法。工作流本质上是将"慢思考"的结果固化，使得我们可以用"快思考"的方式快速执行复杂任务。通过工作流，我们实际上是在为AI创建一个"检查清单"，大大减少了错误发生的可能性。这正是工作流的精髓所在。
2025-03-21 15:40:37
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原创 【Agent平台】AI workflow解读（二）
1. 大语言模型（LLM）：这是AI Agent的"大脑"。就像人类大脑由上千亿个神经元组成，LLM也由数以亿计的参数构成。这使得它能理解和生成人类语言，解答问题，甚至创作内容。2. 规划能力（Planning）：这相当于AI Agent的"前额叶皮质"，负责制定计划和决策。例如，当你要求它帮你规划一次旅行时，它能考虑预算、时间、个人喜好等多个因素，给出一个合理的方案。3. 记忆系统（Memory）：这就像AI Agent的"海马体"，用于存储和检索信息。
2025-03-20 18:02:17
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原创 一文讲透 MCP（来源 Apifox MCP Server）
当用户和 AI 助手对话，且开启联网搜索后，AI 助手会先将用户说的话发送给第三方搜索引擎，然后将第三方搜索引擎的返回的内容和用户说的话一起提供给 AI 大模型，再由 AI 大模型生成回答。然后设定这样一个工作流：如果有人问 Apifox 的最新版本是多少，则调用这个 API，再将 API 返回的结果和用户的原始问题一起提供给 AI，这样 AI 就可以给出正确的回答了。，再强大的 AI 也只是知道过去发生的事情，却无法实时从外界获取最新的信息，比如今天的天气情况、今天的热点新闻等。
2025-03-19 09:00:00
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原创 【Agent平台】AI workflow解读（一）
思维链方法是通过中间推理步骤实现复杂的推理能力，将大目标拆解成小目标，一步一步思考计算最后得到最终结果。 就像快递员送货，如果你一下子让他送一个小区的快递，他就会不知所措。但如果把所有快递先分楼栋，再区分快递的类型，他的送货效率肯定会快很多。 一步一步去完成，这就是思维链。
2025-03-18 11:51:00
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原创 【Dify平台】Function Call 模式模式和ReAct模型有什么不同？
DIFY（Do It For You）是一个低代码/无代码 AI 应用开发平台，支持 Function Call 模式，这种模式主要依赖。ReAct 是一种更高级的智能体（Agent）推理与行动模式，由。"请帮我查询订单 #12345 的状态，并告诉我预计送达时间"，DIFY Function Call 更合适。"请帮我查询订单 #12345 的状态"先推理，再决定是否调用 API/工具。单轮调用，通常是一次 API 请求。低，可结合推理减少 API 调用。，ReAct 更合适；较低，API 结构固定。
2025-03-17 11:31:41
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原创 【Agent实战】货物上架位置推荐助手（RAG方式+结构化prompt（CoT）+API工具结合ChatGPT4o能力Agent项目实践）
成功利用ChatGPT4o版本结合RAG知识库方式，通过结构化prompt（CoT）调用API工具为用户推荐货物上架位置。工具调用数据来自于业务系统。
2025-03-13 09:45:00
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原创 标注需求项目管理思路
1、标注量级较大的，可采用阶段性数据交付，大目标拆解阶段性小目标，并估算所需资源及交付周期。若试标数据准确率85%，则开始正式标注任务；培训文档包括标注流程及规范、知识库标准问边界List、业务背景及相关名词。1、利用沉淀的标注规则及文档，远程培训外包资源，讲解标注流程及规则。1、通过对接运营、产品等同学进行需求沟通，正确理解本次需求；3、根据标注目标，识别涉及需求的相关方有哪些；2、基于需求的正确理解，识别、拉齐标注目标；2、标注任务分配，试标及试标数据质量评估。2、标注进度及质量把控。
2025-03-12 14:00:05
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