AI

此分类共 84 篇文章

三个月后：还在写代码、还在学习、偶尔还是会卡住

和 AI 助手协作编码 10 个月后，我发现它们更像“实习生”——能力强但需要高度明确指令，这也倒逼我必须更深入理解框架，才能解决像“让慢聊天机器人变快”这种真实问题。

我升级了聊天机器人 Sydney，用来测试 Weaviate 的 hybrid search 与 query structuring——这些能力是我把金融聊天机器人扩展到 500+ 公司前必须跑通的。

我做了一个基于 SEC 数据回答 S&P 500 问题的金融聊天机器人——并加入了“自我批判”代理，让答案在你看到之前先被改进一轮。

我用 AI 重做了网站前端、升级了 chatbot 智能，还因为 Docker 不配合，意外学会了持续部署。

我用 FastAPI 和异步处理重构了聊天机器人，显著缩短响应时间并简化交互界面——下面是这些针对性优化如何改变用户体验。

我在几乎零编程基础和满腔热情下做了 chatbot v0.1，结果变成 CSV 数据库 + 原始分块的灾难组合，直到借助 AI agents 才逐步走出泥潭。

过去一年，我从自驾规划到产品调研都在用 AI，我的搜索习惯正在发生“地震级”变化，也给内容出版商敲响了警钟。

我在几个月内完成了 7 门 Andrew Ng 课程，从机器学习基础到构建 GenAI 应用。这里是我认为从零开始到做出第一个 LLM 应用最顺的路线图。

Google Trends 数据显示，“error in moderation” 是美国地区与 ChatGPT 相关涨幅最高的搜索词，暴露了大量用户正在 Google 上焦急排查的可靠性问题。

我做了一个基于 GPT-4 的工具，通过分析落地页，在几分钟内生成符合 Google 优化标准的 RSA 文案，既省下大量工时，也自动对齐最新最佳实践。

我观察到 GPT-4 在 4-6 周内明显变差，程度已经让我开始为 Claude Pro 付费。这里是具体出了什么问题，以及哪些替代方案目前可用。

我用一周重构了 chatbot：从只看摘要升级到支持全文检索与 chunking，同时补上安全机制与元数据管理。这里是我在 AI 能力与成本平衡上的实战经验。