你有沒有發現—— 出門旅遊，查攻略、比價格、訂酒店、排路線……光是準備工作就能耗掉半天？ 到了目的地，問路靠地圖、找吃靠點評、改行程靠運氣，一不小心就踩坑？ 更別提帶老人孩子、語言不通、突發狀況……整個旅程像在“打怪升級”。 別擔心，這不是你不會玩，而是傳統旅遊方式太“被動”、太“碎片”、太“靠運氣”。現在，一個叫“AI旅遊助手”的技術產品，正悄悄改變這一切——它不取代人，而是幫
第 1 節：多輪對話系統的架構演進 智能多輪對話系統正在經歷一場深刻的架構變革。為了全面理解現代系統的設計理念，我們必須開始回顧其經典藍圖，並在此基礎上分析大型語言模型（LLM）所帶來的範式轉移。這一演進過程並非簡單的技術替代，而是一種能力的融合與重構，其中經典架構的諸多核心原則在新的範式下依然至關重要。 1.1 經典藍圖：模塊化對話系統的解構 傳統上，
為了構建一個通過 Python 調用 Ollama 實現多輪對話的系統，我們需要實現一套清晰的邏輯流程，確保我們在此過程中能夠高效而有序地進行。這篇博文將詳細展示如何實現這個過程，從背景描述到性能優化，我們將一步一步來探討。 時間軸與背景描述 在過去的幾年中（2019年至2023年），人工智能領域發展迅速，多輪對話系統逐漸成為熱門話題。特別是語言模型的進步，使得創建智能對話代理變
在當今的數字化時代，與用户進行高效的對話已經成為各類應用的基本需求。本文將探討如何基於 Ollama 進行網頁端對話的 Python 實現。Ollama 是一個強大的對話管理框架，適用於構建智能聊天機器人和對話系統。接下來我們將逐步深入，解析這個項目的背景、參數配置、調試步驟、性能優化、最佳實踐以及生態擴展，建立起解決方案的全貌。 背景定位 在現代業務場景中，企業對客户的響應速度
你有沒有發現—— 出門旅遊，查攻略、比價格、訂酒店、排路線……光是準備工作就能耗掉半天？ 到了目的地，問路靠地圖、找吃靠點評、改行程靠運氣，一不小心就踩坑？ 更別提帶老人孩子、語言不通、突發狀況……整個旅程像在“打怪升級”。 別擔心，這不是你不會玩，而是傳統旅遊方式太“被動”、太“碎片”、太“靠運氣”。現在，一個叫“AI旅遊助手”的技術產品，正悄悄改變這一切——它不取代人，而是幫
