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为话本小说深度学习推荐系统提供了重要的特征加工方案,经过多个版迭代开发,从而使整个话本小说APP用户阅读时长增加70%。 案例故事 核心诉求 小说用户兴趣多样,千人千面必然比千人一面的效果要好,流量基于智能推荐进行分发,不仅能节约人力,还能极大地提升用户的阅读时长。为了提升智能推荐的准确度我们需要得到足够精确的用户特征和小说内容特征。
0 1 判题机器人Agent开发的项目概述 判题机器人项目的适合场景和可用性分析 去学习 0 2 判题机器人Agent开发难点分析 针对判题任务场景进行难点分析并提出解决方案 去学习 0 3 百度智能云千帆AppBuilder上创建Agent 在百度智能云千帆AppBuilder上创建Agent并测试效果 去学习 0 4 判题机器人Agent开发优化Agent 根据解决方案开始优化Agent 去学习
基于AppBuilder平台提供的强大开发套件和资源环境,使用平台预置的Agent框架,以零代码的方式创建Agent智能体,自动化调用各种工具打造游乐场排队规划助手AI原生应用。游客只需要输入时间预算和游玩喜好,Agent智能体就能生成并执行Python代码,求解优化问题,智能规划出游玩项目路线。
那其实在0代码开发这一块,APP builder里面提供的这个RAG和agent两个开发框架,都是可以让使用者不用写代码,只需写提示词,就可以去面向他的终端用户,来开发一个文档问答或者是这种复杂的agent系统。 那像这个agent框架里面,提供了比较丰富的这样的工具,除了上传文档,提供文档问答的能力以外,还允许开发者去选择模型能力边界以外的一些工具。
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