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📰 小米商品助手、汽车问答垂直领域问答 Agent 建设

本文主要探讨了小米商品助手和汽车问答助手的建设过程，重点分析了技术方案及落地过程中面临的挑战。小米的语音交互系统通过小爱助手满足用户的多样化需求，涵盖了通用问答和垂直领域问答。针对商品助手和汽车问答助手的不同场景，团队采用了基于RAG和大模型的统一架构，以提升语义理解和响应效率。

在技术方案方面，整体架构分为四大核心模块，包括AgentParser、AgentSkill、大模型生成及后处理模块和知识库模块。通过优化意图识别和动态信号处理，团队有效提升了用户查询的准确性和响应速度。同时，知识库的构建和向量化处理是实现高效检索的关键，确保了实时性和准确性。

落地过程中，团队面临知识库向量化、数据更新及动态信号处理等挑战。通过构建别名自动化模块和定制化切片策略，团队不断优化检索效果。此外，回复对齐和品牌舆情管理也是重要环节，确保信息的准确性和客观性。整体来看，小米在垂直领域问答助手的建设中，结合了多种技术手段，推动了业务的落地与发展。

🏷️ #小米 #商品助手 #汽车问答 #技术方案 #知识库

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