用豆包做「术语对齐」:把三种叫法收进一张表
# 用豆包做「术语对齐」:把三种叫法收进一张表 同一份需求里,「用户」「账号」「成员」混着用,看起来只是措辞问题,实际会让后续整理和检索都变麻烦。用豆包做一次术语对齐,成本很低:...
# 用豆包做「术语对齐」:把三种叫法收进一张表 同一份需求里,「用户」「账号」「成员」混着用,看起来只是措辞问题,实际会让后续整理和检索都变麻烦。用豆包做一次术语对齐,成本很低:...
# 同一提示词两次结果不同,先别急着改温度 遇到输出忽好忽坏,很多人的第一反应是把温度调低。多数情况下这不是最优解,甚至会掩盖真正的原因。结论先给:先查输入是否含糊、上下文是否漂...
# “记得住”和“找得到”:长上下文与检索的边界辨析 窗口越做越大之后,一个常见判断是:既然能一次塞进去,还需要检索吗?跑过几轮真实任务会发现,这两个词说的其实不是一回事,混在一...
# 用WorkBuddy整理模型调用日志:把失败原因归成五类 ## 起因 调用日志攒了几千行,出问题只能靠翻。想做点统计,一开始就卡在“失败原因”五花八门:超时、格式不对、没带...
# 用豆包做“反例改写”:把一段含糊要求改得可判定 “写得简洁一点”“分析得深入些”“别太机械”——这类要求人能懂,程序没法执行,模型也只能靠猜。我用一个固定动作处理:让豆包做*...
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# 项目记录:给一批长文档做分段,我试了三种切法 ## 背景 给一批技术文档做检索式问答,第一步就是分段。当时以为这是最没技术含量的一步,随手按字数切完就往下走,结果后面答不全...
# 温度、top_p之外:真正影响输出稳定的三个设置 输出不稳定时,很多人的第一反应是去调温度。调低确实能减少随机性,但跑过几批任务会发现,同一套提示词今天和明天差得最多的地方,...
# 用WorkBuddy给大模型任务做“回归测试集”:把零散提问固化成可复跑的检查表 ## 起因:改了一句提示词,别的地方悄悄坏了 有段时间我维护一套批量整理资料的提示词。为了...
# 用豆包做同一问题的多角度对照提问:怎么设计才便于比较答案 遇到拿不准的事,很多人会连着问 AI 好几遍,然后把几次回答放一起看。但多数时候看不出名堂——几段话都挺顺,就是不知...
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# 项目记录:用一批公开技术文档做问答测试,我整理的三类失败案例 ## 背景 想给内部资料加一个“直接提问”的入口,动手之前先做了一次小规模测试:拿一批公开技术文档当语料,准备...
# 大模型结构化输出怎么做才稳:从字段约束到后处理校验 只要把大模型接进程序里,迟早会遇到同一个问题:它偶尔会“多说一句”。你要求返回 JSON,它在外面裹一层“好的,以下是结果...
一上手读论文容易被符号劝退。这篇给三个更友好的入口:使用手册、白皮书、开源项目设计与变更日志,以及一套快速筛书的习惯。...
模型胡说有三种不同成因,对应不同解法。这篇拆开知识缺失、知识过时、表达压力三层,并给四道防线与三句实测有效的提示词。...