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AI产品经理面试高频问题(11)-如何提升模型语义识别能力 #AI产品经理 #面试技巧 #产品经理面试 #大厂产品经理 #面试高频问题 这是一道送分题,也是用来炫技的问题! 这里问题一般出现在智能客服、智能问答助手类项目上,如果你的简历中中有类似项目,一定要听完本视频。 问题分析 面试官为什么会问这个问题 考察你对advancedRAG或者智能客服整个链路的处理架构的理解深度。 是否理解意图识别的意义 是否理解query改写的意义 是否有提示工程的经验 是否有badcase调优经验 …… 回答策略 结合自己的项目实践!【非常重要】 抽取advancedRAG或者智能客服的问题处理链路中语义处理的核心环节进行回答。 需要表达语义识别不是一次性的,是持续调优的过程,引出badcase处理。 视个人能力情况决策是否表达模型微调的业务能力。 【AI产品经理课程中有详细讲解,50个小时的课程中,其中有4个小时讲高级RAG,2个小时讲智能客服】 【看历史视频:高频问题8 工程级RAG全链路】 全部来自VIP陪跑学员面试录音,面试复盘 面试录音展示 面试录音展示 面试复盘也是我们高offer率的保障,也是我们求职陪跑标准sop流程之一。 我们的服务流程:简历改写(重构AI项目)和投递策略【解决面试邀约量】→面试前辅导 → 面试后复盘 把面试中,面试官真实的提问以及回答策略分享给大家,而非网传的猜测的面经。 回答范例(不要背诵,要理解后转换为自己的语言) 面试官您好。关于如何提高语义识别能力,结合我过往落地的[XX智能客服/知识库]项目经验,来谈一下语义识别能力的问题,因为标准的RAG或提示工程都无法实现精确的语义识别,所以必须使用带有意图识别的高级RAG链路。 我将这个过程拆解为三个阶段:查询理解(Query Understanding)、检索增强与排序(Retrieval & Rerank)、以及持续的Badcase调优闭环。 第一阶段:查询理解与改写—— 解决“输入不准”的问题 很多时候识别不准,是因为用户的问题本身有歧义、缺省或口语化严重。在项目中,我引入了Query改写环节作为语义识别的第一道防线: 多轮对话的语义补全: 用户常说“那个多少钱?”,大模型如果不看上文是无法识别的。我会利用LLM的改写能力,结合History Chat,将用户的Query重写为“请问[产品A]
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