生成） 在生成环节，可能会出现以下问题： 第一，当系统忽略了以特定格式（例如表格或列表）提取信息的指令时，输出可能会出现格式错误； 第二，输出错误或者输出不完整，比如对于一些比较类问题的处理往往不尽人意，以及可能出现的幻觉问题； 第三，可能会输出一些不太符合人类/社会偏好，政治不正确的回答 在生成环节，我们将重点介绍Self-Rag方案。 要覆盖所有上面提到的优化环节，需要较长的内容篇幅，因此风叔会分成几篇文章来写。接下来，我们先从整体上，看看一个最小化的RAG系统是如何实现的。 二、构建最小化。
发展初期，其核心框架由索引、检索
通过分析外展活动的数据来识别趋势并获得 手机号码数据 有价值的见解，您可以优化未来的工作。例如，您可能会发现特定的消息传递对特定受众更有效，或者一天中的特定时间可以提高参与率。在启动全面的冷外展计划之前。
和生成构成，这种范式被称作原理非常简单，包括以下三个步骤： 索引：这一过程通常在离线状态下进行，将原始文档或数据进行清洗并分块，然后将分块后的知识通过embedding模型生成语义向量，并创建索引。 检索：对用户输入的Query问题，使用相同的embedding模型，计算Query嵌入。
和文档块嵌入之间的向量
相似度，然后选择相似度最高的前个文 LinkedIn 作为一个强大的工具 档块作为当前问题的增强上下文信息。 生成：将原始Query和相关文档合并为新的提示，然后由大型语言模型基于提供的信息回答问题。如果有历史对话信息，也可以合并到提示中，用于进行多轮对话。 下面，风叔通过实际的源码，详细介绍如何构建一个最小化的Nve Rag系统。 关注公众号风叔云，回复关键词最小系统，获取设计模式的完整源代码。 第一步建立索引 首先，我们导入一些示例、（检索）和（生成），每个环节都有多种有效的优化方式。 在下。
篇文章中，风叔将重点围绕（索
引）环节，详细介绍优化索引的四种高级方法。 本文由人人都是产品经 qa 编号 理作者风叔，微信公众号：风叔云，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自，基于 CC0 协议。在电商的交易过程中，用户从下单前的售前咨询到下单完成后的产品评价，产生了大量的文本数据。通过NLP技术进行文本分析，可以帮助商家了解用户需求，发现产品竞争优劣势，挖掘市场机会点，调整运营策略，提。
升用户购买转化率具体怎么
做呢？一起来文中看看吧。 一、什么是文本分析 1. NLP技术的介绍 自然语言处理研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。我们平时使用的语言，中文、英语等即为自然语言，自然语言处理即为一种能让计算机理解人类语言的技术。自然语言处理的应用十分广泛，例如：机器翻译、手写体和印刷体字符识别、语音识别及文语转换、信息检索、信息抽取与过滤、文本分类与聚类、舆情分析和观点挖掘等。 文本分析应用的就是NLP技术，市面上有很多应用NLP技术研发的语义分析产品，基本原理都是通过文本数据处理，圈定关键词，分析关键词的词频，提炼用户观点。 2. 文本分析的价值 文本。
据属于非结构化数据，数据信
息更为复杂，具有不规则、不完整性特征，无法通过既定的数据模型直接分析。需要将文本数据进行预处理，输出可以应用数据库二位逻辑表来表现的数据。 文本数据的来源很多，例如微博、小红书、知乎、淘宝、论坛、视频网站等等。在电商领域，本文数据来源主要来自电商直播的聊天窗口、客服咨询界面、产品售后评价等。分析方法主要为文本数据预处理，提炼出主要分析维度和细分维度，匹配维度下的关键词，输出各维度的词频和转化率，挖掘用户观点，发现产品机会点。 二、电商运营面临的痛点 公域流量的获取成本越来越高，提升私域流量的转化成为了降本增效的有效途径。淘宝店铺每天进店人数、咨询人数过万，能够转化的却寥寥无几，询单未购人群和详情页跳出人群居高不下，是哪里出了问题？ 是客服服务不到位。
活动力度不够大？还是产品卖
点与用户需求不匹配？ 用户在购买产品时总有2种力影响着他们的消费行为，一个是动力，即消费者需求与痛点，一个是阻力，即产品不能满足消费者预期或信息不对称。当消费阻力大于消费动力时，用户往往难以转化。 商家在运营时同样面临着用户需求无法准确获取，产品成交归因无法分析，客服服务质量无法评估，产品卖点无法精准突出等问题。 通过文本分析，商家可以了解用户的真实需求，对用户进行精准营销，减少产品卖点与用户需求的信息不匹配问题，从而促进交易的达成。 三、文本分析的实际应用 1. 挖掘用户需。
求 用户往往会带着需求浏览
产品主图和详情页，希望产品卖点。当产品卖点满足用户需求时，用户就是直接静默转化，当产品卖点与用户需求不匹配时，用户就会寻求客服帮助或直接流失。 那么是什么因素直接影响用户的转化？转化的归因问题一直是电商运营的一大痛点。我们以粉底产品为例，影响用户购买粉底的主要原因是什么？ 是品牌倾向？——高价大牌还是低价平替 是产品性质？——遮瑕力、持久度还是防水控油 是肌肤问题？——油性痘肌、沙漠干皮还是毛孔色斑 是活动力度？——积分加倍、满减折扣还是派样礼赠 为了更好的分析用户的真实需求和痛点，我们将售前咨询的文本数据进行预处理，圈定出用户的主要咨询热点，分类归纳出对应的一级维度，再将一级维度细分拆解出二级维度，通过关键词匹配各个维度的询单人数和 转化人数。例如： 一级维度：产品品质、功效性能、肌肤问题、活动价格、包装物流…… 产。
品品质对应的二级维度：成分
效期、正品、规格…… 功效性能对应的二级维度：遮瑕度、贴合度、控油性、防水性、滋润度、持久性、质地…… 肌肤问题对应的二级维度：痘肌、毛孔、黑眼圈、暗沉、色斑、油皮、干皮、肤色、敏感肌…… 活动价格对应的二级维度：价格、赠品、积分、折扣…… 包装物流对应的二级维度：包装、物流、时效…… 通过波士顿矩
阵模型分析各个维度的咨询率和
转化率，从而挖掘用户的主要咨询热点和影响用户转化的主要因素。 高咨询高转化的维度：需要在内容展示上重点突出，例如主图标题、详情页首页等 高咨询低转化的维度：提升内容展示的权重，并进一步优化客服答疑或详情页介绍 低咨询高转化的维度：保持内容展示的权重 低咨询低转化的维度：降低内容展示的权重或进行内容展示剔更 2. 提升客服服务质量 用户进行售前咨询，往往是带着疑虑的意向用户，用户是否转化取决于用户的疑虑是否能够得到快速、精准和满意的解决。因此客服服务至关重要，客服响应的及时性、答疑的准确性和推荐的精准性同时影响着用户的转化。
