利用生成式AI革新职业发展体验：从挑战到突破

        在过去几个月里，我们的团队一直在探索如何利用生成式人工智能（AI）来革新用户寻找工作和浏览专业内容的方式。随着AI技术的发展，我们意识到现在可以实现很多以前无法做到的事情。通过不断尝试，我们发现将AI应用于信息流和招聘启事中，能极大地提升用户体验。
        构建基于AI的应用并非易事，我们面临了诸多挑战。首先是选择合适的AI来处理用户问题，其次是收集相关信息，最后是生成高质量的回答。尽管这一过程充满了艰辛，但我们取得了一些重要的进展。
        一开始，我们设计了一个简化的用户查询流程，使得系统可以根据用户的问题选择最合适的AI来处理。接着，AI会收集必要的信息并生成回答。为了保证回答的质量，我们采用了检索增强生成（RAG）的设计模式。这意味着AI会在生成回答之前，先通过内部数据库和外部搜索引擎查找相关信息。
        在构建过程中，我们发现固定流程、用较小模型处理路由和检索、较大模型生成内容，以及基于内存数据库的检索技术都很有效。但是，生成高质量的回答仍然是最具挑战的部分。为了提高准确度，我们进行了大量优化工作。
        为了加快开发速度，我们将任务分解成多个独立的部分，由不同团队负责。这让我们能够在短时间内取得进展，但也导致了用户体验的一致性问题。为了解决这个问题，我们设立了专门的团队来处理公共组件，确保整体体验的统一。
        评估回答的质量比预期的要难得多。我们需要制定清晰的指导方针，扩展标注范围，并尝试自动化评估。虽然我们已经取得了一些进步，但全自动评估流程的实现仍需时日。
        我们利用内部的独特数据来提供有价值的信息。然而，由于大语言模型未经过这些数据的训练，因此我们需要创建特殊的接口来连接内部系统和AI模型。这使得AI能够执行多种任务，如搜索人物或职位信息。
        保持高质量的服务是一场持久战。我们花费了大量的时间和精力来改进各个环节，尽管取得了不错的成果，但每次小小的提升都需要付出巨大的努力。此外，我们也面临着如何平衡质量与延迟之间的矛盾，以及如何控制成本等问题。
        为了减少延迟，我们实现了端到端的流式传输技术，让用户可以在AI生成回答的过程中就看到部分内容。同时，我们也优化了服务架构，以提高效率和响应速度。
        尽管还有许多挑战等待着我们，但我们相信通过持续的努力，我们可以为用户提供更加智能、高效的服务。未来，我们将继续探索并分享更多技术细节。
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