Pythonliu7的博客

是一个能够根据给定的商品特点从激发用户购买意愿角度出发进行商品解说的卖货主播大模型。以其独特的智能魅力，将彻底改变用户的购物体验。该模型能深度理解商品特点，以生动、精准的语言为商品量身打造解说词，让每一件商品都焕发出诱人的光彩。无论是细节之处，还是整体效果，都能通过其细腻、独到的解说，激发用户的购买欲望。

我们之前已将MindSearch部署到huggingface.co上，环境配置等一系列安装，便不需要重复安装。只需重新安装最新的 lagent 即可。

实践

茴香豆是由书生·浦语团队开发的一款开源、专门针对国内企业级使用场景设计并优化的知识问答工具。在基础 RAG 课程中我们了解到，RAG 可以有效的帮助提高 LLM 知识检索的相关性、实时性，同时避免 LLM 训练带来的巨大成本。在实际的生产和生活环境需求，对 RAG 系统的开发、部署和调优的挑战更大，如需要解决群应答、能够无关问题拒答、多渠道应答、更高的安全性挑战。因此，根据大量国内用户的实际需求，总结出了三阶段Pipeline的茴香豆知识问答助手架构，帮助企业级用户可以快速上手安装部署。茴香豆特点。