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会调用内部API来对回答进行修饰，比如加入文章链接或帖子中提到的人物的资料。 作为用户你可能会接着问“我如何将自己的职业转向这个领域？”，然后我们会重复上面这三个步骤，但这次会将你路由到职业和工作的AI智能体。 只需点击几下，你就可以深入了解任何主题，获得可操作的见解或找到你下一个大好机会。


这一切在很大程度上得益于大语言模型（LLMs）的出现，我们认为进一步分享我们在构建这些功能时面临的挑战和幕后故事会很有趣。 . 整体设计 AI智能体产品案例深度思考和分享（全球顶级公司实践细节，做AI智 芬兰电话号码数据 能体必读） 图：简化的用户查询过程。 KSA代表“知识共享智能体”，是数十个能够处理用户查询的智能体之一 大家可能已经注意到，我们的流程遵循了检索增强生成（RAG），这是生成式AI系统中常见的设计模式。


构建这个流程比我们预期的要容易得多。在短短几天内，我们就搭建好了基本框架并使其运行起来： 路由(Routing)：判断问题是否在处理范围内，是的话将其转发给哪个AI智能体。 智能体的例子包括：岗位评估、理解公司、帖子要点提取等各种智能体。 检索(Retrival)：这是一个逐步确定详细信息的步骤（召回率导向的步骤），AI智能体决定调用哪些服务以及如何调用（例如，LinkedIn People Search、Bing API等）。