关于福建出差的总结

关于福建出差的总结

  前段时间,由于公司要上一个ERP项目,虽然请了专业的实施公司,但还是有一些需要沟通和对接的地方。所以几年都不用出差的人,终于出去走了一回。体验了一把出差的感觉,虽然回来了这么久,今天终于有时间把自己这一个来月的感受写出来。

  生活
  刚下飞机,福州给我的第一个感觉就是闷热,没有风的时候,到哪里都是很闷,很热的。福州女生的身材也不错,不过可能由于气候的原因,皮肤都偏黑。福州的美食还是很多的,海鲜,推荐碳烤扇贝,味道真不错。至于其他的游玩的地方,就是三坊七巷了还算不错。也不收门票,吃的也便宜,是个不错的好去处。
  
  工作
  由于福州公司新上了一个erp 项目,所以要去和福州的开发团队和集团信息中心做对接,
刚到Oracle Erp 项目组,见到了实施团队,他们给我的第一感觉是专业,由于他们都是专业的Oracle 实施团队,有着丰富的项目实施经验,虽然他们是技术人员,但是他们对Erp里面相关业务的理解都很专业,很透彻。同样是开发人员,不得不说他们对ERP 的业务了解的很透彻,跟我们公司专业的供应链沟通,毫无障碍,能清楚的知道业务中存在的问题和风险。
  还有就是Oracle Erp这个产品确实不错,产品功能也很全,功能都是通过配置就能够实现,二次开发也非常容易。不过易用性和用户体验确实很差,用户操作太过复杂。
  然后开发过程很透明,项目的各个阶段也很专业。我们到福州之后,赶上他们集成测试,把集成环境准备好之后,会把所有的项目核心责任人召集到一起,按工作流程和职责把整个大部分功能都过一遍。
  但是同样也存在一些团队管理上的问题:比如沟通协作,实施团队分为实施顾问和开发人员,有些时候实施顾问和开发人员也存在扯皮,推责任的情况。还有任务分工不合理的情况,有些人很工作轻松,有些人的工作却很繁重,还得和业务负责人沟通。


  来福州还有一项重要的事情就是和集团信息中心的配合,由于集团信息中心的数据中心调整,各个分公司的业务对接也得做相应的调整。就有一个系统遇到一个问题,我们这边的系统,调用以前的地址是正常的,但是调用集团的新地址,出现了一些问题。但是集团的技术人员,一直坚称集团接口没有问题,是这边的系统的问题。邮件,电话沟通了半天,也没有任何效果。实在没办法了,只能带着笔记本上他们那,一起把问题解决掉。同样是集团的IT部门,他们或多或少也存在着跟我们一样的问题。


  除了和福州的工作之外,北京还有一些工作需要处理,所以,在福州工作之外,每天下班前,还得和北京的同事沟通开发进展。也遇到了一些问题。比如在电话沟通过的工作事项没有后续跟踪,到后期,一些之前已经沟通过的事项,后来发现却没有处理。

posted @ 2014-09-14 18:38 章为忠 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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