
我“作弊”了:Sydney 现在能读懂 10-K 年报里的叙事内容
我把 Sydney 扩展到能读取 Big Tech 过去 10 年年报里的叙事内容,但策略上只覆盖了 7 家公司——下面是我如何在成本与能力之间做平衡。
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我把 Sydney 扩展到能读取 Big Tech 过去 10 年年报里的叙事内容,但策略上只覆盖了 7 家公司——下面是我如何在成本与能力之间做平衡。

我做出了一个基于 10 年 SEC 数据回答金融问题的 AI agent,并最终解决了流式输出难题,让它既实时又可验证。

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。

我从零代码基础出发,用 5 个月和 GPT API + ChatGPT 4 做出了可运行的 chatbot。这里是我作为完全新手的完整过程与经验。