1 分•作者: 1659447091•13 天前
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1 分•作者: turtleyacht•13 天前
1 分•作者: crorella•13 天前
1 分•作者: BWStearns•13 天前
1 分•作者: ksec•13 天前
1 分•作者: 1659447091•13 天前
13 分•作者: jkuria•13 天前
1 分•作者: ashishgupta2209•13 天前
1 分•作者: rb-rbloxk•13 天前
MartSpace 是一个全球性的 B2B2C 市场,连接经过验证的供应商和买家。主要功能包括:
* **经过验证的供应商网络:** 访问由值得信赖的供应商组成的精选网络。
* **全球覆盖:** 与全球各地的企业建立联系。
* **B2B2C 功能:** 促进企业对企业和企业对消费者的交易。
1 分•作者: joshdavham•13 天前
1 分•作者: cdrnsf•13 天前
3 分•作者: samuel246•13 天前
1 分•作者: kodiyak•13 天前
我正在构建一个客户服务平台,现在遇到了令人沮丧的瓶颈。那些“AI 智能客服”的演示和教程总是光鲜亮丽,但将用户混乱、非结构化的意图与僵化、事务性的内部流程连接起来的现实,却变成了一场充满边缘情况的噩梦。
感觉我 80% 的工程精力都花在构建防护措施上,以防止幻觉或灾难性的逻辑错误,而真正用于发布新功能的时间只有 20%。
对于那些真正参与其中的人(仅限生产级),我的问题是:
你们是否找到了一个在严格的业务确定性和 LLM 的概率性之间,真正可行的架构“最佳点”?
还是我们只是试图将一个随机的 token 预测器硬塞进一个有限状态机里,而从根本上说,这只是对关键任务工作流程不可持续的炒作?
我需要的是实战经验和现实反馈,而不是理论性的推销。
1 分•作者: marcodiego•13 天前
1 分•作者: felineflock•13 天前
2 分•作者: tamnd•13 天前
1 分•作者: gslin•13 天前
3 分•作者: vismit2000•13 天前
2 分•作者: mrocelot1976•13 天前
1 分•作者: yoloshii•13 天前
这是一个简单的 Apify 机器人,用于抓取网站并将它们编入 Google 新推出的 Gemini 文件搜索 API(于 11 月 6 日发布)的索引。<p>工作流程:抓取 → 清理内容 → 上传到 Gemini → 获取带有自动引用的永久可查询知识库。<p>技术方法:
- 从 5 个 Apify 原生抓取器中智能选择抓取器
- 自动内容清理(去除导航栏/广告/冗余内容)
- 上传到 Gemini 文件搜索(持久存储)
- 按页面付费定价(起价 0.02 美元,每页 0.0015 美元)<p>潜在用例:
- 将文档转化为 AI 聊天机器人
- 使公司维基百科能够自然搜索
- 构建 RAG 应用,无需管理向量数据库<p>基本上,使用 Apify 抓取器运行 AIO,简化您的 Gemini 文件搜索 RAG 摄取流程。<p>我利用一个周末的时间构建了这个机器人,参加 Apify 100 万机器人挑战赛。这是我的第一个 Apify 机器人,所以很想知道这个定价是否合理。<p>请注意,由于挑战赛的限制,有一个禁止抓取的网站列表过滤器。该过滤器将在挑战赛结束后(2026 年 1 月 31 日)解除。