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[dotenv@17.2.3] injecting env (0) from .env -- tip: 🛠️ run anywhere with `dotenvx run -- yourcommand`
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||
豆包 ASR 代理服务已启动，端口 6174
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[incoming] GET /health
|
||
[incoming] GET /
|
||
[incoming] GET /main.js
|
||
[incoming] GET /health
|
||
[incoming] GET /
|
||
[incoming] GET /main.js
|
||
[incoming] GET /health
|
||
[incoming] GET /
|
||
[incoming] GET /main.js
|
||
[incoming] GET /health
|
||
[incoming] GET /
|
||
[incoming] GET /main.js
|
||
[incoming] GET /health
|
||
[incoming] GET /
|
||
[incoming] GET /main.js
|
||
[incoming] GET /health
|
||
[incoming] GET /
|
||
[incoming] GET /main.js
|
||
[incoming] GET /health
|
||
[incoming] GET /
|
||
[incoming] GET /main.js
|
||
[incoming] GET /health
|
||
[incoming] GET /
|
||
[incoming] GET /main.js
|
||
[incoming] GET /health
|
||
[incoming] POST /api/asr/submit
|
||
[submit] 转发至 https://openspeech.bytedance.com/api/v3/auc/bigmodel/submit {
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||
hasAudioData: true,
|
||
audioDataLength: 10000996,
|
||
audioFormat: 'mp3',
|
||
audioCodec: 'mp3',
|
||
sampleRate: 44100,
|
||
bits: 16,
|
||
channel: 1,
|
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hasAudioUrl: false,
|
||
modelName: 'bigmodel',
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||
uid: 'AudioToText'
|
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} {
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|
||
enable_punc: true,
|
||
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|
||
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|
||
enable_channel_split: false,
|
||
show_utterances: true,
|
||
vad_segment: true,
|
||
sensitive_words_filter: ''
|
||
}
|
||
}
|
||
[submit] 响应 200 {
|
||
__upstream: {
|
||
status: 200,
|
||
ok: true,
|
||
headers: {
|
||
'access-control-allow-credentials': 'true',
|
||
'access-control-allow-headers': 'DNT,X-Mx-ReqToken,Keep-Alive,User-Agent,X-Requested-With,If-Modified-Since,Cache-Control,Content-Type,Authorization,X-Api-App-Key,X-Api-Access-Key,X-Api-Request-Id,X-Api-Resource-Id,X-Api-Sequence',
|
||
'access-control-allow-methods': 'GET, POST, OPTIONS',
|
||
'access-control-allow-origin': '*',
|
||
'access-control-expose-headers': 'X-Tt-Logid,X-Api-Status-Code,X-Api-Message',
|
||
'api-service-host': 'fdbd:dc02:28:228::29',
|
||
connection: 'keep-alive',
|
||
'content-length': '2',
|
||
'content-type': 'application/json; charset=utf-8',
|
||
date: 'Mon, 03 Nov 2025 03:12:54 GMT',
|
||
eagleid: '74c4862417621395737057724e',
|
||
server: 'Tengine',
|
||
'server-timing': 'inner; dur=275, cdn-cache;desc=MISS,edge;dur=0,origin;dur=1216',
|
||
'timing-allow-origin': '*',
|
||
via: 'dynamic5.cn7551[1216,0]',
|
||
'x-api-message': 'OK',
|
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'x-api-request-id': '0be82fcb-42bf-4585-9c10-b5f189a21d14',
|
||
'x-api-status-code': '20000000',
|
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'x-tt-logid': '2025110311125319C18D58AB6D001038A0',
|
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'x-tt-trace-host': '01be378494562453161574e6794e202125265c741817ab9e586e318a081976de1ae565bbfc55642589f69e6deeaebb5f084265ede5d30cf36af7623db4a4ae641e1f60cb4fa43b21491fdd713c157a4b110779e37e5eae7438154f761c10419754',
|
||
'x-tt-trace-id': '00-25110311125319C18D58AB6D001038A0-2164E9DB2CA208AB-00',
|
||
'x-tt-trace-tag': 'id=03;cdn-cache=miss;type=dyn'
|
||
},
|
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rawText: '{}',
|
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requestId: '0be82fcb-42bf-4585-9c10-b5f189a21d14'
|
||
},
|
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result: { job_key: '0be82fcb-42bf-4585-9c10-b5f189a21d14' },
|
||
data: { job_key: '0be82fcb-42bf-4585-9c10-b5f189a21d14' }
|
||
}
|
||
[incoming] POST /api/asr/result
|
||
[result] 转发至 https://openspeech.bytedance.com/api/v3/auc/bigmodel/query {
|
||
hasAudioData: false,
|
||
audioDataLength: 0,
|
||
audioFormat: undefined,
|
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audioCodec: undefined,
|
||
sampleRate: undefined,
|
||
bits: undefined,
|
||
channel: undefined,
|
||
hasAudioUrl: false,
|
||
modelName: undefined,
|
||
uid: undefined
|
||
} { request: undefined }
|
||
[result] 响应 200 {
|
||
audio_info: {},
|
||
result: { text: '', job_key: '0be82fcb-42bf-4585-9c10-b5f189a21d14' },
|
||
__upstream: {
|
||
status: 200,
|
||
ok: true,
|
||
headers: {
|
||
'access-control-allow-credentials': 'true',
|
||
'access-control-allow-headers': 'DNT,X-Mx-ReqToken,Keep-Alive,User-Agent,X-Requested-With,If-Modified-Since,Cache-Control,Content-Type,Authorization,X-Api-App-Key,X-Api-Access-Key,X-Api-Request-Id,X-Api-Resource-Id,X-Api-Sequence',
|
||
'access-control-allow-methods': 'GET, POST, OPTIONS',
|
||
'access-control-allow-origin': '*',
|
||
'access-control-expose-headers': 'X-Tt-Logid,X-Api-Status-Code,X-Api-Message',
|
||
'api-service-host': 'fdbd:dc01:2a:86::13',
|
||
connection: 'keep-alive',
|
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'content-length': '38',
|
||
'content-type': 'application/json; charset=utf-8',
|
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date: 'Mon, 03 Nov 2025 03:12:55 GMT',
|
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eagleid: '74c4862417621395749643374e',
|
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|
||
'server-timing': 'inner; dur=12, cdn-cache;desc=MISS,edge;dur=0,origin;dur=70',
|
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'timing-allow-origin': '*',
|
||
via: 'dynamic5.cn7551[70,0]',
|
||
'x-api-message': '[Processing in progress] Handle response: Start Processing',
|
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'x-api-request-id': '0be82fcb-42bf-4585-9c10-b5f189a21d14',
|
||
'x-api-status-code': '20000001',
|
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'x-tt-logid': '202511031112559AEACDC069DF3402E862',
|
||
'x-tt-trace-host': '01be378494562453161574e6794e20212542e3ea510421bf05423331cea2d1c089d4961bc04989e1b525e3de091ef46f9bc1f4c0b1ca73e337f34a97aeb00ac58fa0fb56965390b25da4b8d4e01667efdbd69ab009841ca98f8e6c35d204e8a8d7',
|
||
'x-tt-trace-id': '00-2511031112559AEACDC069DF3402E862-7C46A1FA732907B9-00',
|
||
'x-tt-trace-tag': 'id=03;cdn-cache=miss;type=dyn'
|
||
},
|
||
rawText: '{"audio_info":{},"result":{"text":""}}',
|
||
requestId: '0be82fcb-42bf-4585-9c10-b5f189a21d14'
|
||
},
|
||
data: { text: '', job_key: '0be82fcb-42bf-4585-9c10-b5f189a21d14' }
|
||
}
|
||
[incoming] POST /api/asr/result
|
||
[result] 转发至 https://openspeech.bytedance.com/api/v3/auc/bigmodel/query {
|
||
hasAudioData: false,
|
||
audioDataLength: 0,
|
||
audioFormat: undefined,
|
||
audioCodec: undefined,
|
||
sampleRate: undefined,
|
||
bits: undefined,
|
||
channel: undefined,
|
||
hasAudioUrl: false,
|
||
modelName: undefined,
|
||
uid: undefined
|
||
} { request: undefined }
|
||
[result] 响应 200 {
|
||
audio_info: {},
|
||
result: { text: '', job_key: '0be82fcb-42bf-4585-9c10-b5f189a21d14' },
|
||
__upstream: {
|
||
status: 200,
|
||
ok: true,
|
||
headers: {
|
||
'access-control-allow-credentials': 'true',
|
||
'access-control-allow-headers': 'DNT,X-Mx-ReqToken,Keep-Alive,User-Agent,X-Requested-With,If-Modified-Since,Cache-Control,Content-Type,Authorization,X-Api-App-Key,X-Api-Access-Key,X-Api-Request-Id,X-Api-Resource-Id,X-Api-Sequence',
|
||
'access-control-allow-methods': 'GET, POST, OPTIONS',
|
||
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|
||
'access-control-expose-headers': 'X-Tt-Logid,X-Api-Status-Code,X-Api-Message',
|
||
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|
||
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|
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'content-length': '38',
|
||
'content-type': 'application/json; charset=utf-8',
|
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date: 'Mon, 03 Nov 2025 03:12:59 GMT',
|
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eagleid: '74c4862417621395790883410e',
|
||
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|
||
'server-timing': 'inner; dur=19, cdn-cache;desc=MISS,edge;dur=0,origin;dur=121',
|
||
'timing-allow-origin': '*',
|
||
via: 'dynamic5.cn7551[121,0]',
|
||
'x-api-message': '[Processing in progress] Handle response: Start Processing',
|
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'x-api-request-id': '0be82fcb-42bf-4585-9c10-b5f189a21d14',
|
||
'x-api-status-code': '20000001',
|
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'x-tt-logid': '20251103111259A8E59283087C163AEC8C',
|
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'x-tt-trace-host': '01be378494562453161574e6794e202125fcbe65ce61745d03cc612578b35f2b01e32dd05d14f082ffd181107eea0f59c47d157c1a931487f1f950e78b16e87eabb0d4d327a608f8849ef78ec496fb6de8449951635f7c1d1d387cd76f639e4023',
|
||
'x-tt-trace-id': '00-251103111259A8E59283087C163AEC8C-365AA16D06F44C29-00',
|
||
'x-tt-trace-tag': 'id=03;cdn-cache=miss;type=dyn'
|
||
},
|
||
rawText: '{"audio_info":{},"result":{"text":""}}',
|
||
requestId: '0be82fcb-42bf-4585-9c10-b5f189a21d14'
|
||
},
|
||
data: { text: '', job_key: '0be82fcb-42bf-4585-9c10-b5f189a21d14' }
|
||
}
|
||
[incoming] POST /api/asr/result
|
||
[result] 转发至 https://openspeech.bytedance.com/api/v3/auc/bigmodel/query {
|
||
hasAudioData: false,
|
||
audioDataLength: 0,
|
||
audioFormat: undefined,
|
||
audioCodec: undefined,
|
||
sampleRate: undefined,
|
||
bits: undefined,
|
||
channel: undefined,
|
||
hasAudioUrl: false,
|
||
modelName: undefined,
|
||
uid: undefined
|
||
} { request: undefined }
|
||
[result] 响应 200 {
|
||
audio_info: {},
|
||
result: { text: '', job_key: '0be82fcb-42bf-4585-9c10-b5f189a21d14' },
|
||
__upstream: {
|
||
status: 200,
|
||
ok: true,
|
||
headers: {
|
||
'access-control-allow-credentials': 'true',
|
||
'access-control-allow-headers': 'DNT,X-Mx-ReqToken,Keep-Alive,User-Agent,X-Requested-With,If-Modified-Since,Cache-Control,Content-Type,Authorization,X-Api-App-Key,X-Api-Access-Key,X-Api-Request-Id,X-Api-Resource-Id,X-Api-Sequence',
|
||
'access-control-allow-methods': 'GET, POST, OPTIONS',
|
||
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|
||
'access-control-expose-headers': 'X-Tt-Logid,X-Api-Status-Code,X-Api-Message',
|
||
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|
||
connection: 'keep-alive',
|
||
'content-length': '38',
|
||
'content-type': 'application/json; charset=utf-8',
|
||
date: 'Mon, 03 Nov 2025 03:13:02 GMT',
|
||
eagleid: '74c4862417621395826385225e',
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|
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'server-timing': 'inner; dur=18, cdn-cache;desc=MISS,edge;dur=0,origin;dur=65',
|
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'timing-allow-origin': '*',
|
||
via: 'dynamic5.cn7551[65,0]',
|
||
'x-api-message': '[Processing in progress] Handle response: Start Processing',
|
||
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||
'x-api-status-code': '20000001',
|
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|
||
'x-tt-trace-id': '00-25110311130207E707AB215B5D00A3D6-03644F9B45E65CB7-00',
|
||
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|
||
},
|
||
rawText: '{"audio_info":{},"result":{"text":""}}',
|
||
requestId: '0be82fcb-42bf-4585-9c10-b5f189a21d14'
|
||
},
|
||
data: { text: '', job_key: '0be82fcb-42bf-4585-9c10-b5f189a21d14' }
|
||
}
|
||
[incoming] POST /api/asr/result
|
||
[result] 转发至 https://openspeech.bytedance.com/api/v3/auc/bigmodel/query {
|
||
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|
||
audioDataLength: 0,
|
||
audioFormat: undefined,
|
||
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|
||
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|
||
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|
||
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|
||
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|
||
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|
||
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|
||
} { request: undefined }
|
||
[result] 响应 200 {
|
||
audio_info: {},
|
||
result: { text: '', job_key: '0be82fcb-42bf-4585-9c10-b5f189a21d14' },
|
||
__upstream: {
|
||
status: 200,
|
||
ok: true,
|
||
headers: {
|
||
'access-control-allow-credentials': 'true',
|
||
'access-control-allow-headers': 'DNT,X-Mx-ReqToken,Keep-Alive,User-Agent,X-Requested-With,If-Modified-Since,Cache-Control,Content-Type,Authorization,X-Api-App-Key,X-Api-Access-Key,X-Api-Request-Id,X-Api-Resource-Id,X-Api-Sequence',
|
||
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|
||
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|
||
'access-control-expose-headers': 'X-Tt-Logid,X-Api-Status-Code,X-Api-Message',
|
||
'api-service-host': 'fdbd:dc01:2a:527::18',
|
||
connection: 'keep-alive',
|
||
'content-length': '38',
|
||
'content-type': 'application/json; charset=utf-8',
|
||
date: 'Mon, 03 Nov 2025 03:13:07 GMT',
|
||
eagleid: '74c4862417621395876232607e',
|
||
server: 'Tengine',
|
||
'server-timing': 'inner; dur=35, cdn-cache;desc=MISS,edge;dur=0,origin;dur=93',
|
||
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|
||
via: 'dynamic5.cn7551[93,0]',
|
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'x-api-message': '[Processing in progress] Handle response: Start Processing',
|
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'x-api-request-id': '0be82fcb-42bf-4585-9c10-b5f189a21d14',
|
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'x-api-status-code': '20000001',
|
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'x-tt-logid': '202511031113070D9331281401AD29F0BA',
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'x-tt-trace-host': '01be378494562453161574e6794e20212542e3ea510421bf05423331cea2d1c089d4961bc04989e1b525e3de091ef46f9b5e2147bcd00e85d70c72ada36d235169431e169a893f8966f49bd51eea997e9048d6ed26a25a6015d67ed81a5bd1ca20',
|
||
'x-tt-trace-id': '00-2511031113070D9331281401AD29F0BA-178739AB2E235CFF-00',
|
||
'x-tt-trace-tag': 'id=03;cdn-cache=miss;type=dyn'
|
||
},
|
||
rawText: '{"audio_info":{},"result":{"text":""}}',
|
||
requestId: '0be82fcb-42bf-4585-9c10-b5f189a21d14'
|
||
},
|
||
data: { text: '', job_key: '0be82fcb-42bf-4585-9c10-b5f189a21d14' }
|
||
}
|
||
[incoming] POST /api/asr/result
|
||
[result] 转发至 https://openspeech.bytedance.com/api/v3/auc/bigmodel/query {
|
||
hasAudioData: false,
|
||
audioDataLength: 0,
|
||
audioFormat: undefined,
|
||
audioCodec: undefined,
|
||
sampleRate: undefined,
|
||
bits: undefined,
|
||
channel: undefined,
|
||
hasAudioUrl: false,
|
||
modelName: undefined,
|
||
uid: undefined
|
||
} { request: undefined }
|
||
[result] 响应 200 {
|
||
audio_info: {},
|
||
result: { text: '', job_key: '0be82fcb-42bf-4585-9c10-b5f189a21d14' },
|
||
__upstream: {
|
||
status: 200,
|
||
ok: true,
|
||
headers: {
|
||
'access-control-allow-credentials': 'true',
|
||
'access-control-allow-headers': 'DNT,X-Mx-ReqToken,Keep-Alive,User-Agent,X-Requested-With,If-Modified-Since,Cache-Control,Content-Type,Authorization,X-Api-App-Key,X-Api-Access-Key,X-Api-Request-Id,X-Api-Resource-Id,X-Api-Sequence',
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'access-control-allow-methods': 'GET, POST, OPTIONS',
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'access-control-allow-origin': '*',
|
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'access-control-expose-headers': 'X-Tt-Logid,X-Api-Status-Code,X-Api-Message',
|
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'api-service-host': 'fdbd:dc03:14:e46::142',
|
||
connection: 'keep-alive',
|
||
'content-length': '38',
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[incoming] POST /api/asr/result
|
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[result] 转发至 https://openspeech.bytedance.com/api/v3/auc/bigmodel/query {
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text: '能听到吗？哎，你好你好。哎，你好。是这个龙总，对吧？对，我是龙杰，啊，对。哎，董洁你好，我我也在线了，我是吴丽丽。啊，丽丽。叶总好。 OK 那个，磊子。哎，我在啦。哎哎哎，好，那个就是我们今天主要的这个会议啊，这人都齐了，就主要就是 就针对咱们这个相关的产品和一些技术的一些方向呢，我们做一个基本的交流和这个龙杰龙总。所以呢这个辛苦一下龙总，完了以后呢我们邀请了我们的一个顾问呐，专家顾问啊，这个 赵雷总啊，他这个这方面是，对对对，说一起交流一下，大概是这么一个情况。所以那个龙杰龙总，能不能就你现在的一个，咱们现在的产品的开发。以及这个思路，还有这些方面呢，能不能做一个简单的，一个，比如说三五分钟的介绍，咱们从这个边起个头，好不好？可以，好的好的。目前呢，因为现在的市场啊比较比较那个，也比较大嘛。然后我们就现在就是说，以前的 SEO 转化到现在的 GEO 对吧？那么我们通过那个上次钱总展示那篇论文，得到了一个结论，就是说我们需要第一就是很很很很机械的去发文章给的，让大模型去搜，去收录。那么它大模型怎么收录呢？其实我们先把这个原理搞一下，就是 首先我们去去去搜一个内容的时候，我们去看大模型从哪些方面去去去到从哪些方面，那个去去抓它需要的内容，对吧？因为目前来说，大模型它是训练的时候呢，它其实它也是，它的数据其实就终止到了它训练那那个的一个数据数据段。那他需要回答我们问问题的时候呢，他肯定是需要去调用其他的外部接口。比如说像那个 Dubbo，他可能调用的是博查，豆包可能调用他内部的一些接口，包括博查的一些接口。混元呢，他可能调用的是他自己内部的一些私域上面的一些一些链接，对。然后他把这个内容抓到这些内容之后呢，再把这个内容提交到到大模型里面去分析、去总结，然后 给出用户需要的一个答案。对，这是这是大模型抓起的一个一个一个流程。那基于这个流程呢？我们就就就做了一些工具。首先就是这个文章怎么获取，怎么规划，就是怎么把它的内容结构化，让它更好的去把这个内容给呈现出来，这是第一点。第二点呢，其实我们在分析的过程中呢，其实也发现，尤其是豆包和第，那个，尤其是豆包，它对于那个数据的来源，它特别喜欢去抓一些官网上的一些数据。对，然后呢在这个过程中呢，我我们就就做了一个那个自动复制官网的，就，其实也不能叫自动复制官网，就是做一个 官网的一个克隆，那它不，当然了它不是简单一个克隆的一个一个一个一个一个功能啊，就是其实目前的整，那个叫法呢，就是叫 AI 克隆嘛。但是它的工作原理呢，其实就是说 我们先从他已已有的官网上把数据先拿到我们的数据本，那个我我们我们这边来。然后呢再再通过我们的一些工具去对数据加工，就我们的一些 agent 对数据做一些加工。然后继续加工之后呢，同时我们也去去那个生成一些关键字，去那个外保上，那个丰富这些数据源。拿到这些数据源之后呢，再把那个数据再整理，整理成我们需要的这个，不是我们，整理成大模型比较喜欢的这种结构结构化的一些文章，然后再再那个那个发布 到我们内部的，就是我们克隆出来的这个这个官网上来。对，这是这是第二个工具，就是这，对，不，但，但是我说的工具只是说一个，一些 agent 的一些总集啊，他对，我们不只是一个一个工具一个工具的做，我们是做一部分 agent 然后组装成为一个工，一个工，这所谓的一个工具，其实也就是一个 agent 集合。对。目前呢在做的是是这么两个两个事，然后第三个事呢，其实正在规划做的是那个我们怎么去监控大模型是不是把我们的内容，是否已经呈现出来了这么一件事，对。这个事的思路呢，其实我们是模拟着模拟着这个人，对我们提供的一些关键字，模拟的人，然后对那个大模型进行提问，提问得出来之后之后呢，就是',
|
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[Object], [Object], [Object],
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[Object]
|
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给出用户需要的一个答案。对，这是这是大模型抓起的一个一个一个流程。那基于这个流程呢？我们就就就做了一些工具。首先就是这个文章怎么获取，怎么规划，就是怎么把它的内容结构化，让它更好的去把这个内容给呈现出来，这是第一点。第二点呢，其实我们在分析的过程中呢，其实也发现，尤其是豆包和第，那个，尤其是豆包，它对于那个数据的来源，它特别喜欢去抓一些官网上的一些数据。对，然后呢在这个过程中呢，我我们就就做了一个那个自动复制官网的，就，其实也不能叫自动复制官网，就是做一个 官网的一个克隆，那它不，当然了它不是简单一个克隆的一个一个一个一个一个功能啊，就是其实目前的整，那个叫法呢，就是叫 AI 克隆嘛。但是它的工作原理呢，其实就是说 我们先从他已已有的官网上把数据先拿到我们的数据本，那个我我们我们这边来。然后呢再再通过我们的一些工具去对数据加工，就我们的一些 agent 对数据做一些加工。然后继续加工之后呢，同时我们也去去那个生成一些关键字，去那个外保上，那个丰富这些数据源。拿到这些数据源之后呢，再把那个数据再整理，整理成我们需要的这个，不是我们，整理成大模型比较喜欢的这种结构结构化的一些文章，然后再再那个那个发布 到我们内部的，就是我们克隆出来的这个这个官网上来。对，这是这是第二个工具，就是这，对，不，但，但是我说的工具只是说一个，一些 agent 的一些总集啊，他对，我们不只是一个一个工具一个工具的做，我们是做一部分 agent 然后组装成为一个工，一个工，这所谓的一个工具，其实也就是一个 agent 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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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},
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data: { text: '', job_key: '6f3397ab-782c-44a9-8e29-441a8b799457' }
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}
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[incoming] POST /api/asr/result
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[result] 转发至 https://openspeech.bytedance.com/api/v3/auc/bigmodel/query {
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|
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|
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|
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|
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|
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}
|
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[incoming] POST /api/asr/result
|
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[result] 转发至 https://openspeech.bytedance.com/api/v3/auc/bigmodel/query {
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|
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|
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[result] 响应 200 {
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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}
|
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[incoming] POST /api/asr/result
|
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[result] 转发至 https://openspeech.bytedance.com/api/v3/auc/bigmodel/query {
|
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|
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|
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|
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} { request: undefined }
|
||
[result] 响应 200 {
|
||
audio_info: {},
|
||
result: { text: '', job_key: '6f3397ab-782c-44a9-8e29-441a8b799457' },
|
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|
||
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|
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|
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|
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|
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}
|
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[incoming] POST /api/asr/result
|
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[result] 转发至 https://openspeech.bytedance.com/api/v3/auc/bigmodel/query {
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|
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[result] 响应 200 {
|
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audio_info: {},
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text: '能听到吗？哎，你好你好。哎，你好。是这个龙总，对吧？对，我是龙杰，啊，对。哎，董洁你好，我我也在线了，我是吴丽丽。叶总好。 OK 哎，那个磊子。哎，我在啦。哎哎哎，好，那个就是我们今天主要的这个会议啊，这人都齐了，就主要就是，就针对 对咱们这个相关的产品和一些技术的一些方向呢，我们做一个基本的交流和这个龙杰龙总。所以呢，这个辛苦一下龙总，完了以后呢，我们邀请了我们的一个 顾问呐，嗯，专家顾问啊，这个赵雷总啊，他这方面是，对对对，说一起交流一下，大概是这么一个情况。所以那个龙杰龙总能不能就你现在的一个 咱们现在的产品的开发，以及这个思路，还有这一些方面呢，能不能做一个简单的，一个，比如说三五分钟的介绍？咱们从这个边起个头，好不好？啊，可以，好的好的。目前呢，因为现在的市场啊比较比较那个，也比较大嘛。然后我们就现在就是说，以前的 SEO 转化到现在的 GEO 对吧？那么我们通过那个上次钱总展示那篇论文。得到了一个结论，就是说我们需要第一就是很很很很机械的去发文章给的，让大模型去搜，去收录。那么它大模型怎么收录呢？其实我们先把这个原理搞一下，就是 首先我们去去去搜一个内容的时候，我们去看大模型从哪些方面去去去到从哪些方面，那个去去抓它需要的内容，对吧？因为目前来说大模型它是训练的时候呢，它其实它也是，它的数据其实就终止到了它训练的那那个的一个数据数据段。那它需要回答我问问题的时候呢，它肯定是需要去调用其他的外部接口，比如说像 那个 Deepseek 它可能调用的是博查，豆包可能调用它内部的一些接口，包括博查的一些接口。混元呢，它可能调用的是它自己内部的一些私域上面的一些一些链接，对。然后他把这个内容抓到这些内容之后呢，再把这个内容提交到到大模型里面去分析、去总结，然后给出用户需要的一个答案。对，这是这是大模型抓起的一个一个一个流程。那基于这个流程呢？我们就就就做了一些工具。首先就是这个文章怎么获取，怎么规划，就是怎么把它的内容结构化，让它更好的去把这个内容给呈现出来，这是第一点。第二点呢，其实我们在分析的过程中呢，其实也发现，尤其是豆包和第，那个，尤其是豆包，它对于那个数据的来源，它特别喜欢去抓一些官网上的一些数据。对，然后呢在这个过程中呢，我我们就就做了一个那个自动复制官网的，就，其实也不能叫自动复制官网，就是做一个 官网的一个克隆，它不，当然了它不是简单一个克隆的一个一个一个一个一个功能啊，就是其实目前的整，那个叫法呢，就是叫 AI 克隆嘛。但是它的工作原理呢，其实就是说 我们先从他已已有的官网上把数据先拿到我们的数据本，那个我我们我们这边来。然后呢再再通过我们的一些工具去对数据加工，就我们的一些 agent 对数据做一些加工。然后继续加工之后呢，同时我们也去去那个生成一些关键字，去那个外网上，那个丰富这些数据源。拿到这些数据源之后呢，再把那个数据再整理，整理成我们需要的这个，不是我们，整理成大模型比较喜欢的这种结构结构化的一些文章，然后再再那个那个发 布到我们内部的，就是我们克隆出来的这个这个官网上来。对，这是这是第二个工具，就是这，对，不，但，但是我说的工具只是说一个，一些 agent 的一些总集啊，它对，我们不只是一个一个工具一个工具的做，我们是做一部分 agent 然后组装成为一个工，一个工具，这所谓的一个工具，其实也就是一个 agent 集合。对。目前呢，在做的是是这么两个两个事，然后第三个事呢，其实正在规划做的是那个我们怎么去监控大模型是不是把我们的内容，是否已经呈现出来了这么一件事，对。这个事的思路呢，其实我们是模拟着模拟的这个人，对我们提供的一些关键字，模拟的人，然后对那个大模型进行提问，提问得出来之后之后呢，就是他也会反馈一些数据给我们嘛，拿到数据之后呢，我们也会调用我们那个 agent 去做一些分析。然后得出我们一些报报告。但对目前的目，目前我们报告目前还是比较简单的，对。后续呢可能需要把一些竞品啊，这些报告也总结出来，然后提交到用户这边。对，然后后续可能就是跟，那个根据钱总这边的一个规划，我们可能还会把那个上次聊的那个数字人，把它加到我们这这这块来。对，但是这个呢，目前还没有，那个数字人模块我们是有了，但是还没有这么那那个智能，所以目前暂时可能先把这个先放一放。对，主要是主要是这么这么几件事。我的理解啊，我我我理解一下，就是我们现在做的关于针对模型，针对各个大模型喜好的一个。相对简单一点的这种，这个喜好的排查。之后呢，做了一些这个集合类的抓取工具，把这些抓取过来。在之后呢，做一些这种相关的，这。我不清，就是大概是这么几个内容吧，就现在我们做的工作，就开发的工作是吧？讲到历史。对，就是我们还要把，还有一些我发发布文章的这些工具，对。这些发布文章的工具是我们用 AI 做的吧？首先我我我我先先和您对齐一个，我们 AI 做的这么一个，我可能不太理解，可能我我我我我我可能不太理解你这个 AI 做是什么意思哈，就是这块。这一块的展现，因为我们肯定是要一个是报告嘛，就是给客户展现，另外一个是做一些文章，那这两个部分是用这个 我们调用一些这个模型来生成出来的吧？还是我们自己生成出来？报告就首先我们报告就是这是一，这是两个模块啊，一个是我们的报告生成模块，还有一个是文章发表模块，对。就是不能叫模块，就是工具嘛。其实我在我这边都统统称为工具，因为我的整个架构系统，它都是通过很多很多的工具，然后那个来做来做集合的。就是这样的好处呢，就是我们能快速的去适应，比如说大模型的一些那个算法，然后还有一个就是 要增加一个什么功能也比较方便，要减少个，那个去掉一些什么功能，替换什么功能也比较方便。对，所以我就说那个工具这一块，对。然后刚才您说到的这个。啊，报告其实是这样的，我们报告报告其实是给到一，那个我们的代理商这一块嘛，代理商这块的报告，它生成的方流程呢，其实是我们已经监测到我们那个 大模型的这一块的一个数据，然后通过数据这一块呢，我们会那个通过我们的代码，这个不是 AI 做的，是我们自己代码写的，对。来呈现出来。嗯。对。你好，OK。哎，那个赵磊啊，你看看你跟我们这个龙杰交流一下，关于在这个方面的一些这个相关内容呗。哎哎，赵总能听到吗？喂，周磊。哎，这会能听到我说话吗？哎，现在可以了现在可以了。啊，对，其实我刚才对对您刚才第最先提到这块比较感兴趣啊。就是我们在做这个技术优化的时候，我看您提到的第第第一块的话，实际上是你要在在网上抓很多的内容，然后固化到本地。然后还有那个，就是克隆网站的这块的功能。那这两块你你底层是怎么结合的呢？就是这个知识到本地会会对这块有什么样的那个 其实这块是这样的，就是第一就是我们去抓网站的时候，尤其是他网站一些产品，然后他还有网站的一些解决方案，对吧？因为我们目前做的是目前抓的这几个代理商呢，都是那个工业化的一些设备这一块，对。然后基于基于这个的话，目前的一个解决方案呢，其实就是我们先把这个官网上的一些数据，比如说他的公司的名称，然后地址、联系方式，这等等最基础的嘛，这是第一第一步，第一个模块，对吧？第二个模块呢，其实我我先把这个工具的流程给你简单的描述一下。可以。其实我们去抓这个网站的时候，其实我们输入的，拿到这个网址之后呢，我我们会提交，就是我我写了一个 agent。这个 Editor 的的的的的的的那个作用呢，其实就是去对这个官网，去它的官网的首页，去总结这个官网主要是去描述一个什么东西。对，然后拿到描述些什么东西之后呢，尤主要尤其就是它的主菜单嘛，对吧？然后它还有它主页的一些各个模块，因为主菜单上面可能有些模块没有，有些模块是有的，对。拿这个模块之后呢，我会有一个任务的一个 agent 去做这个任务的规划。比如说我抓这个，因为这个任务我我我要抓哪些内容，其实我是知道的。所以呢我会我会那个 agent 呢也会去抓着那个，去做一个任务的一个分配。比如说我要抓那个这个网站，我可能只只抓着它的那个新闻，然后还有那个解决方案，然后还有那个 产品这一块，对。然后呢这个任务规划出来之后呢，就是剩下的其实就是去调用我们的一些一些那个数据的一些，第，首先就类类似一个数据的，类似爬虫，但是比爬虫要稍微好一点。其实这个数据呢，拿下来之后呢，其实也会提交到大模型 里面去做分析的，就是是否满足我们的这个需求。对，这这个里面就有一个有个目前的，有个问题其实就是会受限一个那个大模型的一个上下文的一个一个一个一个卡壳。对，这个目前是解决了的，对。拿到这个东西之后呢，我们会生成一个本地的本地的一个知识库，其其实就是一个 Markdown 的一个文档。对，这是，就就是对这个官网做一个总结，对吧？然后内容我们也抓下来了，对。然后抓开之后呢，尤其是他这些图片什么的，我们也提交到我们的自己的那个CDN 或者是其他的存储存储设备上面去了。对，这是这是第一个第一个第第一个阶段。然后这个阶段完成之后呢？还有另一个 agent 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怎怎么样描述这件事情？其实从技术的角度上来说哈，我们就是技术壁垒其实在做的过程中，目前碰到的，就比如说我们那个，你抓爬虫抓出来的数据特别大，然后你需要怎么去解决这个问题，这个当然就是一个思想上的一个巧妙的转换嘛，对吧？然后其次呢，其实还，其他的一些技术壁垒呢，其实就是如何去去告知大模型我们要的是哪些数据。其实就就写一些怎么巧妙的去优化一些提示词，对。明白了。然后还有一个就是，比如说如何去抓动态的网站。嗯，因为网站的话，因为如果是静态的网站都好说，对吧？如果是动态的话，就如何去来处理这个事。然后还有一个就是如何的用，那个缩短我们那个抓起的一个时间，尤尤其因为我前期开始做的时候也用了许多的开源的嘛。然后发现就是要不就抓，一抓一个网站，爬一个网站可能需要一个多小时、两个小时，这这也是有的，对。明白。哎，那我们的知知识库这块是，具体是那个用什么方案来，体系来去建设的？就是我我，就是我对咱们的那个底层 架构的支撑也比较感兴趣。目前呢，因为我们体量比较小，所以目前的这个知识库用的是 ChromeDB 这块来做一个数据的一个那个兼容嘛。然后其次，那个还有一个就是，一个还有一个就是如果我们抓这块的话，主要是采，嗯，目前呢可能就是一些铭文，就是我们就是把这个整理成一个格式化的，那个档的一个格式，格式化的一个文档。然后再再再结合那个大模型这一块，然后您说的这个知识库，其实就是，其实我知道你要问的是哪哪一块，可能怎么如何去解决那个大模型的一个一个上下文的一个问题嘛，对吧？其实这块的话其实就就是用那个，那那不是，那 Chrome DB 这一块来做的。哦，明白了。那那那对于我们抓下来的文章，我很，稍稍微细了一点。没事。就是我们的种子结构，或者说那个，它是有相关的因果关系的这样的数据。然后我们的知识库，是怎么处理这个结构的呢？这个是是这样，因为存这一块的话，首，其实就是类似一个 rag 的一个一个一个一个一个一个一个处理流程啊。就是内部的话，可能目前来说，由于那个上次钱总跟我聊过，所以这一块的话可能不太方便往外说，不好意思啊。明白明白，没关系。那我其实整体理解下来，我们其实我觉得这个这个这个理念或者靠近这个风口，嗯嗯，挺好的。然后其实我们结合了 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竞对，包括，甚至于说一些品牌公司也在不停的那个传递自己的信息。未来这个可能也是一个方向嘛，对吧？对。那这样的话，我们是懂，怎，我我们我们有没有考虑过这个未来，就是我们的知识质量的传递的 以及发布的这个数量，然后和他收入的这个整个的这个排名的情况，这这个这个整体的一个转化的比例，和我们有什么技术手段能保持这样的一个企企靠前的这样的一个一个程度呢？目前是是这样嘛，因为我们去做报告，去做用户报告的时候，就是我们去提交给代理商这个报告的时候呢，我们也是不断地去分析这个这个我们发的这篇文章，这发的，因为我们发的文章我们都有嘛，对吧？然后他可能会引用到哪篇文章，其实我们也可以拿得到，对吧？那那那我们我们就是拿到这个消息，拿到这些数据之后呢，其实我们也是在做分析，就是哪些，以后，因为模型这块它肯定也是不可能一成不变嘛，它肯定也是变的嘛。所以呢我们，就是这个流程本身就是我们，我我们就做这个过程中，其实也是一个附加的一个，其实说是附加吧，其实它也很重要，说从技术角度上来说，它就是一个附加的一个。一个一个一个一个一个一个结果，对。然后我们去分析它那个，比如说我们这篇文章采用的是哪些特点，它就，比如说它出现的概率就很高，那我们就知道那个大模型可能下一下一个规，它的优化的目标可能就是就是这么一个一一个一个方向，那我们就下篇文章可能就就这么来写，对。因为因为大模型对我们来说，不光是对我，我们来说，可能对于整个行业来说都是一个黑盒嘛，我们只能靠猜，目前来说是这样的。明白。那那后续包括我们，因为我看之前，不管是客户提供的数据，还是说我们抓取的数据，实际上你是在一个持续的 那个索引过程，然后来去入知识库，同时发文。那那知识的鲜活性以及大模型每一次收录，对知识的颠覆性的保证，那我们整个 rag 的过程。哦，这块的机制是怎么样？其实，RAG 它，我们是。是那个目前来说是，目目前来说是由人工，我们觉得需要他重新 rag，那我们再 rag，后续的话可能是通过一些技术手段，比如说，这这刚才说那个监控流程，通过那个来来来来处理，是不是需要重新 rag 了？对。目前来说我们是通过人工的，因为我们现在的那个体量还比较小嘛，对。一一下子也做不了那么多工具，对。明白明白，行。那那看这个，那个，谢哥你这边还有啥问题没？哎，这块那个，我是斌斌，我我打断一下，刚才那个赵总和 那龙总的问题就是这块通过，因为现在规模小，通过人工，能不能请这个龙杰稍微再描述一下，就是这个通过人工。这个这个工程的这个过程，就是你是什么样的人，然后怎么做，能够，我就是因为我这块可能不太懂啊，我就是希望 知道一下，就是是怎么操作的？是这样的，就是目前呢这块过程是由我们技术在处理，对，我我们就是，目前就是一个比较主观的一个过程了。对，就是觉得我们和钱总还有那个我们的哈林总，怎么讨论之后，还有其他一些技术讨论之后，觉得需要 rag 了。那我们就重新做那个 rag 的一个流程，对。这个就是以后如果说用户规模比较大的时候，这块会发生一个根本的变化吗？这个工作模式。这肯定是的呀，你通过人工来话，那那个都都没办法。没办法直接，就是如果工量太，做的太大的话，你你比如说你这个东西就没办法人工人工化了嘛，肯定如，我们技术主要就是解决这个问题的嘛，对吧？如果这个，对。那现在就是目前这个人工就是所包含的，就是你跟钱总也都在里边。也就是说还有你手下的工程师吗？就是说是哪些人要，就是这个人工现在是谁谁 谁在承担呢？目前这，那个出，主要操刀还是在我这边，对，就是我去点那个那个需要需要 rag 这一块，这个这个按钮是我来点的。但但是我们是根据报告这个这个来做的，不，也不是说我觉得需要点我就点，对，也不可能说我我我那个拍脑瓜我就去点，对。对，那那那也就是说，你你点之前，你是需要去人工阅读它的内容来决定是不是点吗？这个我们在交互的过程中就就会有这个这个产值。你你是，就是你是根据一个自动生成的阀值来判断，还是说你要去把这个客户的一些数据看一下，文章看一下，就是这个。这这个其实是这样，就是我们在交付的过程中，我们的交付工程师，就是我们的交付人员，也会我，给我们一些反馈。也不，我我也不可能说每一个文档文，那个报告我去看，那我 我其他事我也不用做了。对对对对对对对。那你说的交付人员是指上次咱们面谈的时候，钱总说的那些，对。就是就是那些客，就是客户服务的那些交付人员，是吗？对对对，就钱总说的那些。那就是说他们会第一反馈到你这里，然后呢相当于就是有可能需要人工处理的，对，然后你们再去判断。对对对，是的。那你说这个目前规模比较小，人工处理，将来规模大了呢，要转成技术处理。那你能够量化一下吗？就是多少个客户算是现阶段可以应付的？然后到什么规模？数量级的客户，就是必须是怎么样做的？目前来说呢，可能超过200个客户之后，我们就会上技术手段了。 OK，好的，行行，谢谢。好，谢谢。那个龙总，咱们现在的这个技术，就是在您这个板块的，大概有多少同事啊？目前全职的。目前就是两个，对。您一个，算您吗？算我在，对。因为我自己也写代码，对。还有一位同事是写代码的，对吧？对对对。啊，OK，明白。那这个产品现在是由您和这个钱总监着的，对吧？对对对。三个人做产品，对对对。三个人的产品组，对，完了以后其中这个有有有，以后其中有两两位是做技术的。啊，这样说。啊，对对对。因为体系比较小嘛，然后我们就扁平化了一些，对，可能职责分的就就没有这么清晰了。对。上次我跟那个陈总聊过这块的话，就是说我们也内部对了一下，大概需要6个人左右，根据不同的岗位来划分。对对对。大致是做哪些事情呢？首，都写代码的吗？对，我说的技术都是写代码的，对。然后可能有一位可能会去跟着那个做产品的，就因为产品规划到代码这层，还需要一个一个转换的一个过程嘛。没错，嗯，没错。就是剩下都是写代码的公司。对对对对对。都是准备放在北京对吧？对，是的。那您对于像这些，您如果将来计划招的6个，这个人员的画像描述。比如他有什么样的能力，大概工作多长时间，这些能不能简单的做一些这个规划一下？我们想听一听。是这样的，首先呢就是做算法这一块，就是跟跟大模型对接这块的一个人员呢，就是我我我希望他就是时间，'... 4122 more characters,
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它可能调用的是博查，豆包可能调用它内部的一些接口，包括博查的一些接口。混元呢，它可能调用的是它自己内部的一些私域上面的一些一些链接，对。然后他把这个内容抓到这些内容之后呢，再把这个内容提交到到大模型里面去分析、去总结，然后给出用户需要的一个答案。对，这是这是大模型抓起的一个一个一个流程。那基于这个流程呢？我们就就就做了一些工具。首先就是这个文章怎么获取，怎么规划，就是怎么把它的内容结构化，让它更好的去把这个内容给呈现出来，这是第一点。第二点呢，其实我们在分析的过程中呢，其实也发现，尤其是豆包和第，那个，尤其是豆包，它对于那个数据的来源，它特别喜欢去抓一些官网上的一些数据。对，然后呢在这个过程中呢，我我们就就做了一个那个自动复制官网的，就，其实也不能叫自动复制官网，就是做一个 官网的一个克隆，它不，当然了它不是简单一个克隆的一个一个一个一个一个功能啊，就是其实目前的整，那个叫法呢，就是叫 AI 克隆嘛。但是它的工作原理呢，其实就是说 我们先从他已已有的官网上把数据先拿到我们的数据本，那个我我们我们这边来。然后呢再再通过我们的一些工具去对数据加工，就我们的一些 agent 对数据做一些加工。然后继续加工之后呢，同时我们也去去那个生成一些关键字，去那个外网上，那个丰富这些数据源。拿到这些数据源之后呢，再把那个数据再整理，整理成我们需要的这个，不是我们，整理成大模型比较喜欢的这种结构结构化的一些文章，然后再再那个那个发 布到我们内部的，就是我们克隆出来的这个这个官网上来。对，这是这是第二个工具，就是这，对，不，但，但是我说的工具只是说一个，一些 agent 的一些总集啊，它对，我们不只是一个一个工具一个工具的做，我们是做一部分 agent 然后组装成为一个工，一个工具，这所谓的一个工具，其实也就是一个 agent 集合。对。目前呢，在做的是是这么两个两个事，然后第三个事呢，其实正在规划做的是那个我们怎么去监控大模型是不是把我们的内容，是否已经呈现出来了这么一件事，对。这个事的思路呢，其实我们是模拟着模拟的这个人，对我们提供的一些关键字，模拟的人，然后对那个大模型进行提问，提问得出来之后之后呢，就是他也会反馈一些数据给我们嘛，拿到数据之后呢，我们也会调用我们那个 agent 去做一些分析。然后得出我们一些报报告。但对目前的目，目前我们报告目前还是比较简单的，对。后续呢可能需要把一些竞品啊，这些报告也总结出来，然后提交到用户这边。对，然后后续可能就是跟，那个根据钱总这边的一个规划，我们可能还会把那个上次聊的那个数字人，把它加到我们这这这块来。对，但是这个呢，目前还没有，那个数字人模块我们是有了，但是还没有这么那那个智能，所以目前暂时可能先把这个先放一放。对，主要是主要是这么这么几件事。我的理解啊，我我我理解一下，就是我们现在做的关于针对模型，针对各个大模型喜好的一个。相对简单一点的这种，这个喜好的排查。之后呢，做了一些这个集合类的抓取工具，把这些抓取过来。在之后呢，做一些这种相关的，这。我不清，就是大概是这么几个内容吧，就现在我们做的工作，就开发的工作是吧？讲到历史。对，就是我们还要把，还有一些我发发布文章的这些工具，对。这些发布文章的工具是我们用 AI 做的吧？首先我我我我先先和您对齐一个，我们 AI 做的这么一个，我可能不太理解，可能我我我我我我可能不太理解你这个 AI 做是什么意思哈，就是这块。这一块的展现，因为我们肯定是要一个是报告嘛，就是给客户展现，另外一个是做一些文章，那这两个部分是用这个 我们调用一些这个模型来生成出来的吧？还是我们自己生成出来？报告就首先我们报告就是这是一，这是两个模块啊，一个是我们的报告生成模块，还有一个是文章发表模块，对。就是不能叫模块，就是工具嘛。其实我在我这边都统统称为工具，因为我的整个架构系统，它都是通过很多很多的工具，然后那个来做来做集合的。就是这样的好处呢，就是我们能快速的去适应，比如说大模型的一些那个算法，然后还有一个就是 要增加一个什么功能也比较方便，要减少个，那个去掉一些什么功能，替换什么功能也比较方便。对，所以我就说那个工具这一块，对。然后刚才您说到的这个。啊，报告其实是这样的，我们报告报告其实是给到一，那个我们的代理商这一块嘛，代理商这块的报告，它生成的方流程呢，其实是我们已经监测到我们那个 大模型的这一块的一个数据，然后通过数据这一块呢，我们会那个通过我们的代码，这个不是 AI 做的，是我们自己代码写的，对。来呈现出来。嗯。对。你好，OK。哎，那个赵磊啊，你看看你跟我们这个龙杰交流一下，关于在这个方面的一些这个相关内容呗。哎哎，赵总能听到吗？喂，周磊。哎，这会能听到我说话吗？哎，现在可以了现在可以了。啊，对，其实我刚才对对您刚才第最先提到这块比较感兴趣啊。就是我们在做这个技术优化的时候，我看您提到的第第第一块的话，实际上是你要在在网上抓很多的内容，然后固化到本地。然后还有那个，就是克隆网站的这块的功能。那这两块你你底层是怎么结合的呢？就是这个知识到本地会会对这块有什么样的那个 其实这块是这样的，就是第一就是我们去抓网站的时候，尤其是他网站一些产品，然后他还有网站的一些解决方案，对吧？因为我们目前做的是目前抓的这几个代理商呢，都是那个工业化的一些设备这一块，对。然后基于基于这个的话，目前的一个解决方案呢，其实就是我们先把这个官网上的一些数据，比如说他的公司的名称，然后地址、联系方式，这等等最基础的嘛，这是第一第一步，第一个模块，对吧？第二个模块呢，其实我我先把这个工具的流程给你简单的描述一下。可以。其实我们去抓这个网站的时候，其实我们输入的，拿到这个网址之后呢，我我们会提交，就是我我写了一个 agent。这个 Editor 的的的的的的的那个作用呢，其实就是去对这个官网，去它的官网的首页，去总结这个官网主要是去描述一个什么东西。对，然后拿到描述些什么东西之后呢，尤主要尤其就是它的主菜单嘛，对吧？然后它还有它主页的一些各个模块，因为主菜单上面可能有些模块没有，有些模块是有的，对。拿这个模块之后呢，我会有一个任务的一个 agent 去做这个任务的规划。比如说我抓这个，因为这个任务我我我要抓哪些内容，其实我是知道的。所以呢我会我会那个 agent 呢也会去抓着那个，去做一个任务的一个分配。比如说我要抓那个这个网站，我可能只只抓着它的那个新闻，然后还有那个解决方案，然后还有那个 产品这一块，对。然后呢这个任务规划出来之后呢，就是剩下的其实就是去调用我们的一些一些那个数据的一些，第，首先就类类似一个数据的，类似爬虫，但是比爬虫要稍微好一点。其实这个数据呢，拿下来之后呢，其实也会提交到大模型 里面去做分析的，就是是否满足我们的这个需求。对，这这个里面就有一个有个目前的，有个问题其实就是会受限一个那个大模型的一个上下文的一个一个一个一个卡壳。对，这个目前是解决了的，对。拿到这个东西之后呢，我们会生成一个本地的本地的一个知识库，其其实就是一个 Markdown 的一个文档。对，这是，就就是对这个官网做一个总结，对吧？然后内容我们也抓下来了，对。然后抓开之后呢，尤其是他这些图片什么的，我们也提交到我们的自己的那个CDN 或者是其他的存储存储设备上面去了。对，这是这是第一个第一个第第一个阶段。然后这个阶段完成之后呢？还有另一个 agent 其实就是做，我因为我们刚才已经做了一些，比如说是对新闻，那个每篇新闻可能就是一个一个知识库，或者是那个产品，它可能就是一个知识库，对。然后还有它解决犯可能就是知识库。然后我们会就会调用这些知识库的一些内容，会让那个大模型给我们生成。比如说我们就拿产品来说，因为产品比较比较好举例嘛。就产品的话，我们也会到网上那个就是调一些那个 NCP 啊等等的一些那个工具，然后在网上去搜 它这些相关的一些那个 这是那个那个数据来填充，它光，因为官网啊，现在对公，那个设备商的一些官网，它做的特别简单，所以我们需要把这个数据给补补充补充住，比较充分，对。嗯，对。拿到这个数据之后呢，然后这个这个也是，这个东西当然拿回来我们也是拿到大模型里面做一一一那个一定的分析嘛，对吧？然后分析，做，首先我们拿回来之后呢，其实第一步就是做数据的清洗，第二步就是让大模型来跟做，跟我们做一部分的分析嘛，分析完成之后，其实就最后一 步就是展成我们自己的那个内部格式。然后传到我们的后台上面去。对，就是就是抓抓抓官网的一个流程，对。那那这部分这知识在后续你去做那个，因为我我我理解了您的意思，其实在这块的话，一个是对于他网站的优化，另外一个就是对于他内部内容和结构的优化。那这些内容当你再去做营销或者做其 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提供这一块我我们做双向准备，是现在两个都兼容，就是做爬虫的那一块的核心的，就是或者说出发点在哪一块，考虑的出发点。是是这样，就是首先就如果客户提供我们数据之后，因为我刚才也提到我们建了一个，我们拿到数据之后会在本地建一个知识库，就是一个 文档嘛，对吧？然后这个这个的时候，如果客户提供给我们一些数据的时候，我们也是同样会建一个 Mac down 的一个知识库文档，就是对。然后建知识库文档之后，我们也会提，那写一些提的词，告诉大模型说我们这个课是那个权重会高很多，然后那个你 自己抓那个可能权重要低很多，对。就是做，目前来说是做了个简单的一个兼容。对，后续的话，因为根据根据业务和市场，这个在不断的发展，这个也是不断的在做调整吧。哦，明白了。哎，那那另外的一块就是，其实我我看了也有提到那个 AI 一键智能建站，这个的话其实是，就是传统工具加现在我们要优化的点相结合的一种方式。那这里面我们的核心，就是或者说技术壁垒在哪一块呢？或 怎怎么样描述这件事情？其实从技术的角度上来说哈，我们就是技术壁垒其实在做的过程中，目前碰到的，就比如说我们那个，你抓爬虫抓出来的数据特别大，然后你需要怎么去解决这个问题，这个当然就是一个思想上的一个巧妙的转换嘛，对吧？然后其次呢，其实还，其他的一些技术壁垒呢，其实就是如何去去告知大模型我们要的是哪些数据。其实就就写一些怎么巧妙的去优化一些提示词，对。明白了。然后还有一个就是，比如说如何去抓动态的网站。嗯，因为网站的话，因为如果是静态的网站都好说，对吧？如果是动态的话，就如何去来处理这个事。然后还有一个就是如何的用，那个缩短我们那个抓起的一个时间，尤尤其因为我前期开始做的时候也用了许多的开源的嘛。然后发现就是要不就抓，一抓一个网站，爬一个网站可能需要一个多小时、两个小时，这这也是有的，对。明白。哎，那我们的知知识库这块是，具体是那个用什么方案来，体系来去建设的？就是我我，就是我对咱们的那个底层 架构的支撑也比较感兴趣。目前呢，因为我们体量比较小，所以目前的这个知识库用的是 ChromeDB 这块来做一个数据的一个那个兼容嘛。然后其次，那个还有一个就是，一个还有一个就是如果我们抓这块的话，主要是采，嗯，目前呢可能就是一些铭文，就是我们就是把这个整理成一个格式化的，那个档的一个格式，格式化的一个文档。然后再再再结合那个大模型这一块，然后您说的这个知识库，其实就是，其实我知道你要问的是哪哪一块，可能怎么如何去解决那个大模型的一个一个上下文的一个问题嘛，对吧？其实这块的话其实就就是用那个，那那不是，那 Chrome DB 这一块来做的。哦，明白了。那那那对于我们抓下来的文章，我很，稍稍微细了一点。没事。就是我们的种子结构，或者说那个，它是有相关的因果关系的这样的数据。然后我们的知识库，是怎么处理这个结构的呢？这个是是这样，因为存这一块的话，首，其实就是类似一个 rag 的一个一个一个一个一个一个一个处理流程啊。就是内部的话，可能目前来说，由于那个上次钱总跟我聊过，所以这一块的话可能不太方便往外说，不好意思啊。明白明白，没关系。那我其实整体理解下来，我们其实我觉得这个这个这个理念或者靠近这个风口，嗯嗯，挺好的。然后其实我们结合了 应该是把一把一系列，然后其实我们的发展比较成熟的传统技术，然后通过这样的一个手段联合在一起完成了这样的一个那个既有优化的业务场景。我这样总结，您看对不对？啊，对，因为我们主要是因为我们，对 那个传统的开发，对互联网开发转过来的嘛，对吧？所以我们的思维一下子也不可能转这么快，对。所以呢大，还是的，还是按照这个，主要我们还是依依靠这个需求做一个推动。对，需求需要我们做什么，那么技术就就实现什么嘛，对吧？那我们如果解决不了的话，我们想办法去解决嘛。主要是这么一个一个一个流程，对。明白。嘿，那那个我们我们那个就是那个，有一个 AI 一键建站，这块更多的是为了优化它的官网吗？这 对，其实其实 AI 一键建站就是刚才我说那个第一个流程嘛。其实我首先就是我们抓官网的数据，第二呢其实我们做一些多多样化的一些模板，对吧？数据其实我们存在我们的自己数据库上面来了，其实就是通过通过第一阶段之后，然后第二个阶段就是说那个 AI 建站 的这块其实主要就是优化它之前的一些 SEO。 然后还有 GEO 的这些模板，这些工具，那我们做成一个一个工工工具化，一个模板化之后，我们就可以建立到其他的各个各各个行业嘛，对。明白。哎，那这个就是建站的这个本身的这个这个能力的话，是也是我们引用的那个成熟的技术，还是还是我们重新构建？这块整个那个，我把它叫克隆或者什么的，费效比怎么样？您觉得？目前的话，因为服务，现在因为这个供应商，我们就是服务这几个供应商的话，目前转化的效果还是就是我只说技术上的转化效果还是可以的。对，就是他的那个，这个应该，我理解我理解您的意思，就可能是应该我们能转换到他的，目前呢，就是说，我转换完成之后呢，其实就是就剩下的一个工作就是，把这个内容交给到那个我们的交互人员，然后跟那个客户去沟通这一块的一些，数据上的 一些，那个。一个对对数据的一一一个流程了，对。所以归，那个结构化啊，还有那他那个什么，他的那个模板结构化等等，这些东西基本上已经已经处理掉了，对。明白。还还还有一个小问题啊，就是在在我们后期这个这个发文的过程中，就是其实你肯定是向多个网站进行推送嘛。对。然后这个知识内容和知识含量的占比，然后和大模型的收入的频率，那这这样的一个其实是就是在未来，比如说假设啊我们还有 竞对，包括，甚至于说一些品牌公司也在不停的那个传递自己的信息。未来这个可能也是一个方向嘛，对吧？对。那这样的话，我们是懂，怎，我我们我们有没有考虑过这个未来，就是我们的知识质量的传递的 以及发布的这个数量，然后和他收入的这个整个的这个排名的情况，这这个这个整体的一个转化的比例，和我们有什么技术手段能保持这样的一个企企靠前的这样的一个一个程度呢？目前是是这样嘛，因为我们去做报告，去做用户报告的时候，就是我们去提交给代理商这个报告的时候呢，我们也是不断地去分析这个这个我们发的这篇文章，这发的，因为我们发的文章我们都有嘛，对吧？然后他可能会引用到哪篇文章，其实我们也可以拿得到，对吧？那那那我们我们就是拿到这个消息，拿到这些数据之后呢，其实我们也是在做分析，就是哪些，以后，因为模型这块它肯定也是不可能一成不变嘛，它肯定也是变的嘛。所以呢我们，就是这个流程本身就是我们，我我们就做这个过程中，其实也是一个附加的一个，其实说是附加吧，其实它也很重要，说从技术角度上来说，它就是一个附加的一个。一个一个一个一个一个一个结果，对。然后我们去分析它那个，比如说我们这篇文章采用的是哪些特点，它就，比如说它出现的概率就很高，那我们就知道那个大模型可能下一下一个规，它的优化的目标可能就是就是这么一个一一个一个方向，那我们就下篇文章可能就就这么来写，对。因为因为大模型对我们来说，不光是对我，我们来说，可能对于整个行业来说都是一个黑盒嘛，我们只能靠猜，目前来说是这样的。明白。那那后续包括我们，因为我看之前，不管是客户提供的数据，还是说我们抓取的数据，实际上你是在一个持续的 那个索引过程，然后来去入知识库，同时发文。那那知识的鲜活性以及大模型每一次收录，对知识的颠覆性的保证，那我们整个 rag 的过程。哦，这块的机制是怎么样？其实，RAG 它，我们是。是那个目前来说是，目目前来说是由人工，我们觉得需要他重新 rag，那我们再 rag，后续的话可能是通过一些技术手段，比如说，这这刚才说那个监控流程，通过那个来来来来处理，是不是需要重新 rag 了？对。目前来说我们是通过人工的，因为我们现在的那个体量还比较小嘛，对。一一下子也做不了那么多工具，对。明白明白，行。那那看这个，那个，谢哥你这边还有啥问题没？哎，这块那个，我是斌斌，我我打断一下，刚才那个赵总和 那龙总的问题就是这块通过，因为现在规模小，通过人工，能不能请这个龙杰稍微再描述一下，就是这个通过人工。这个这个工程的这个过程，就是你是什么样的人，然后怎么做，能够，我就是因为我这块可能不太懂啊，我就是希望 知道一下，就是是怎么操作的？是这样的，就是目前呢这块过程是由我们技术在处理，对，我我们就是，目前就是一个比较主观的一个过程了。对，就是觉得我们和钱总还有那个我们的哈林总，怎么讨论之后，还有其他一些技术讨论之后，觉得需要 rag 了。那我们就重新做那个 rag 的一个流程，对。这个就是以后如果说用户规模比较大的时候，这块会发生一个根本的变化吗？这个工作模式。这肯定是的呀，你通过人工来话，那那个都都没办法。没办法直接，就是如果工量太，做的太大的话，你你比如说你这个东西就没办法人工人工化了嘛，肯定如，我们技术主要就是解决这个问题的嘛，对吧？如果这个，对。那现在就是目前这个人工就是所包含的，就是你跟钱总也都在里边。也就是说还有你手下的工程师吗？就是说是哪些人要，就是这个人工现在是谁谁 谁在承担呢？目前这，那个出，主要操刀还是在我这边，对，就是我去点那个那个需要需要 rag 这一块，这个这个按钮是我来点的。但但是我们是根据报告这个这个来做的，不，也不是说我觉得需要点我就点，对，也不可能说我我我那个拍脑瓜我就去点，对。对，那那那也就是说，你你点之前，你是需要去人工阅读它的内容来决定是不是点吗？这个我们在交互的过程中就就会有这个这个产值。你你是，就是你是根据一个自动生成的阀值来判断，还是说你要去把这个客户的一些数据看一下，文章看一下，就是这个。这这个其实是这样，就是我们在交付的过程中，我们的交付工程师，就是我们的交付人员，也会我，给我们一些反馈。也不，我我也不可能说每一个文档文，那个报告我去看，那我 我其他事我也不用做了。对对对对对对对。那你说的交付人员是指上次咱们面谈的时候，钱总说的那些，对。就是就是那些客，就是客户服务的那些交付人员，是吗？对对对，就钱总说的那些。那就是说他们会第一反馈到你这里，然后呢相当于就是有可能需要人工处理的，对，然后你们再去判断。对对对，是的。那你说这个目前规模比较小，人工处理，将来规模大了呢，要转成技术处理。那你能够量化一下吗？就是多少个客户算是现阶段可以应付的？然后到什么规模？数量级的客户，就是必须是怎么样做的？目前来说呢，可能超过200个客户之后，我们就会上技术手段了。 OK，好的，行行，谢谢。好，谢谢。那个龙总，咱们现在的这个技术，就是在您这个板块的，大概有多少同事啊？目前全职的。目前就是两个，对。您一个，算您吗？算我在，对。因为我自己也写代码，对。还有一位同事是写代码的，对吧？对对对。啊，OK，明白。那这个产品现在是由您和这个钱总监着的，对吧？对对对。三个人做产品，对对对。三个人的产品组，对，完了以后其中这个有有有，以后其中有两两位是做技术的。啊，这样说。啊，对对对。因为体系比较小嘛，然后我们就扁平化了一些，对，可能职责分的就就没有这么清晰了。对。上次我跟那个陈总聊过这块的话，就是说我们也内部对了一下，大概需要6个人左右，根据不同的岗位来划分。对对对。大致是做哪些事情呢？首，都写代码的吗？对，我说的技术都是写代码的，对。然后可能有一位可能会去跟着那个做产品的，就因为产品规划到代码这层，还需要一个一个转换的一个过程嘛。没错，嗯，没错。就是剩下都是写代码的公司。对对对对对。都是准备放在北京对吧？对，是的。那您对于像这些，您如果将来计划招的6个，这个人员的画像描述。比如他有什'... 875405 more characters,
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官网的一个克隆，它不，当然了它不是简单一个克隆的一个一个一个一个一个功能啊，就是其实目前的整，那个叫法呢，就是叫 AI 克隆嘛。但是它的工作原理呢，其实就是说 我们先从他已已有的官网上把数据先拿到我们的数据本，那个我我们我们这边来。然后呢再再通过我们的一些工具去对数据加工，就我们的一些 agent 对数据做一些加工。然后继续加工之后呢，同时我们也去去那个生成一些关键字，去那个外网上，那个丰富这些数据源。拿到这些数据源之后呢，再把那个数据再整理，整理成我们需要的这个，不是我们，整理成大模型比较喜欢的这种结构结构化的一些文章，然后再再那个那个发 布到我们内部的，就是我们克隆出来的这个这个官网上来。对，这是这是第二个工具，就是这，对，不，但，但是我说的工具只是说一个，一些 agent 的一些总集啊，它对，我们不只是一个一个工具一个工具的做，我们是做一部分 agent 然后组装成为一个工，一个工具，这所谓的一个工具，其实也就是一个 agent 集合。对。目前呢，在做的是是这么两个两个事，然后第三个事呢，其实正在规划做的是那个我们怎么去监控大模型是不是把我们的内容，是否已经呈现出来了这么一件事，对。这个事的思路呢，其实我们是模拟着模拟的这个人，对我们提供的一些关键字，模拟的人，然后对那个大模型进行提问，提问得出来之后之后呢，就是他也会反馈一些数据给我们嘛，拿到数据之后呢，我们也会调用我们那个 agent 去做一些分析。然后得出我们一些报报告。但对目前的目，目前我们报告目前还是比较简单的，对。后续呢可能需要把一些竞品啊，这些报告也总结出来，然后提交到用户这边。对，然后后续可能就是跟，那个根据钱总这边的一个规划，我们可能还会把那个上次聊的那个数字人，把它加到我们这这这块来。对，但是这个呢，目前还没有，那个数字人模块我们是有了，但是还没有这么那那个智能，所以目前暂时可能先把这个先放一放。对，主要是主要是这么这么几件事。我的理解啊，我我我理解一下，就是我们现在做的关于针对模型，针对各个大模型喜好的一个。相对简单一点的这种，这个喜好的排查。之后呢，做了一些这个集合类的抓取工具，把这些抓取过来。在之后呢，做一些这种相关的，这。我不清，就是大概是这么几个内容吧，就现在我们做的工作，就开发的工作是吧？讲到历史。对，就是我们还要把，还有一些我发发布文章的这些工具，对。这些发布文章的工具是我们用 AI 做的吧？首先我我我我先先和您对齐一个，我们 AI 做的这么一个，我可能不太理解，可能我我我我我我可能不太理解你这个 AI 做是什么意思哈，就是这块。这一块的展现，因为我们肯定是要一个是报告嘛，就是给客户展现，另外一个是做一些文章，那这两个部分是用这个 我们调用一些这个模型来生成出来的吧？还是我们自己生成出来？报告就首先我们报告就是这是一，这是两个模块啊，一个是我们的报告生成模块，还有一个是文章发表模块，对。就是不能叫模块，就是工具嘛。其实我在我这边都统统称为工具，因为我的整个架构系统，它都是通过很多很多的工具，然后那个来做来做集合的。就是这样的好处呢，就是我们能快速的去适应，比如说大模型的一些那个算法，然后还有一个就是 要增加一个什么功能也比较方便，要减少个，那个去掉一些什么功能，替换什么功能也比较方便。对，所以我就说那个工具这一块，对。然后刚才您说到的这个。啊，报告其实是这样的，我们报告报告其实是给到一，那个我们的代理商这一块嘛，代理商这块的报告，它生成的方流程呢，其实是我们已经监测到我们那个 大模型的这一块的一个数据，然后通过数据这一块呢，我们会那个通过我们的代码，这个不是 AI 做的，是我们自己代码写的，对。来呈现出来。嗯。对。你好，OK。哎，那个赵磊啊，你看看你跟我们这个龙杰交流一下，关于在这个方面的一些这个相关内容呗。哎哎，赵总能听到吗？喂，周磊。哎，这会能听到我说话吗？哎，现在可以了现在可以了。啊，对，其实我刚才对对您刚才第最先提到这块比较感兴趣啊。就是我们在做这个技术优化的时候，我看您提到的第第第一块的话，实际上是你要在在网上抓很多的内容，然后固化到本地。然后还有那个，就是克隆网站的这块的功能。那这两块你你底层是怎么结合的呢？就是这个知识到本地会会对这块有什么样的那个 其实这块是这样的，就是第一就是我们去抓网站的时候，尤其是他网站一些产品，然后他还有网站的一些解决方案，对吧？因为我们目前做的是目前抓的这几个代理商呢，都是那个工业化的一些设备这一块，对。然后基于基于这个的话，目前的一个解决方案呢，其实就是我们先把这个官网上的一些数据，比如说他的公司的名称，然后地址、联系方式，这等等最基础的嘛，这是第一第一步，第一个模块，对吧？第二个模块呢，其实我我先把这个工具的流程给你简单的描述一下。可以。其实我们去抓这个网站的时候，其实我们输入的，拿到这个网址之后呢，我我们会提交，就是我我写了一个 agent。这个 Editor 的的的的的的的那个作用呢，其实就是去对这个官网，去它的官网的首页，去总结这个官网主要是去描述一个什么东西。对，然后拿到描述些什么东西之后呢，尤主要尤其就是它的主菜单嘛，对吧？然后它还有它主页的一些各个模块，因为主菜单上面可能有些模块没有，有些模块是有的，对。拿这个模块之后呢，我会有一个任务的一个 agent 去做这个任务的规划。比如说我抓这个，因为这个任务我我我要抓哪些内容，其实我是知道的。所以呢我会我会那个 agent 呢也会去抓着那个，去做一个任务的一个分配。比如说我要抓那个这个网站，我可能只只抓着它的那个新闻，然后还有那个解决方案，然后还有那个 产品这一块，对。然后呢这个任务规划出来之后呢，就是剩下的其实就是去调用我们的一些一些那个数据的一些，第，首先就类类似一个数据的，类似爬虫，但是比爬虫要稍微好一点。其实这个数据呢，拿下来之后呢，其实也会提交到大模型 里面去做分析的，就是是否满足我们的这个需求。对，这这个里面就有一个有个目前的，有个问题其实就是会受限一个那个大模型的一个上下文的一个一个一个一个卡壳。对，这个目前是解决了的，对。拿到这个东西之后呢，我们会生成一个本地的本地的一个知识库，其其实就是一个 Markdown 的一个文档。对，这是，就就是对这个官网做一个总结，对吧？然后内容我们也抓下来了，对。然后抓开之后呢，尤其是他这些图片什么的，我们也提交到我们的自己的那个CDN 或者是其他的存储存储设备上面去了。对，这是这是第一个第一个第第一个阶段。然后这个阶段完成之后呢？还有另一个 agent 其实就是做，我因为我们刚才已经做了一些，比如说是对新闻，那个每篇新闻可能就是一个一个知识库，或者是那个产品，它可能就是一个知识库，对。然后还有它解决犯可能就是知识库。然后我们会就会调用这些知识库的一些内容，会让那个大模型给我们生成。比如说我们就拿产品来说，因为产品比较比较好举例嘛。就产品的话，我们也会到网上那个就是调一些那个 NCP 啊等等的一些那个工具，然后在网上去搜 它这些相关的一些那个 这是那个那个数据来填充，它光，因为官网啊，现在对公，那个设备商的一些官网，它做的特别简单，所以我们需要把这个数据给补补充补充住，比较充分，对。嗯，对。拿到这个数据之后呢，然后这个这个也是，这个东西当然拿回来我们也是拿到大模型里面做一一一那个一定的分析嘛，对吧？然后分析，做，首先我们拿回来之后呢，其实第一步就是做数据的清洗，第二步就是让大模型来跟做，跟我们做一部分的分析嘛，分析完成之后，其实就最后一 步就是展成我们自己的那个内部格式。然后传到我们的后台上面去。对，就是就是抓抓抓官网的一个流程，对。那那这部分这知识在后续你去做那个，因为我我我理解了您的意思，其实在这块的话，一个是对于他网站的优化，另外一个就是对于他内部内容和结构的优化。那这些内容当你再去做营销或者做其 做那个可被大模型收入的时候，后续的动作你会做哪块，哪些呀？是这样，就是是，这这个就受，那个就就变成了，就就到我们第二个阶段嘛，其实第第三个阶段，对，就是这这个发文的阶段，对。然后发完阶段，我们这个数据不是已经已经提交到我们自己的那个服务器上来了嘛，对吧？然后然后，它要到服务器上来的话，我们会标注这个数据可能是有有有没有发发到，比如说是那个。比如说是什么排行榜网站啊，然后还有一些那个私，那个，都混音，比如说。什么什么那个那个那个叫叫那个混元刷的一些什么 腾讯的一些公众号啊等等这些这些地方去，对，我们都会做一些标注。这个标注当然是根据我们那个这个我们就是准备做的一个一个一个那个那个那个分析嘛，就是我们这篇文章可能发在哪，他可能就就需要做那个标注起来，就是拿到这个文章再去发。发到对应的网站上去，然后让大模型去抓的时候，就就快速的把我们呈现出来，对。啊，其实其实在这里面，你你你你发布的网站或什么，是根据不同的大模型，然后它它的检索引擎所内置的比较倾向的这种网站，然后你是通过量，然后让它来加剧它的收入，对吧？对对对，目前 可以说所有的 SEO 工具都是这么做的吧。就因为我们也是。问个题外话，然后您抓下来的这个数据，然后再通过这种形式去对外发文，那你拟定的官方文章和那个文章上的来源是怎么解决这个安全问题的？就是或者是法律风险的。其实是这样的，就是发布这个过程呢，其实是由人工做一个那个数数据的一个校校对的。其实这个我们发布文章之前都会给到那个，就上次钱总也提到过，就是我们会不会会有人专门针对这个这个文章做一个数据的校验。比如说这个数据，如果我们发上去了，这到到时候他做不 了，那不就那就那不就出出问题了嘛，对吧？所以这个东西是通过人来去去做一次那个校验的，对。嗯，哎，那这还有我还有个地方比较感兴趣啊。就是我们通过，就是我们跟，再去跟对应的客户再去谈这，比如说就是谈这个产品的时候，那一一种途径就是就是客户其实本来对这些相关的信息，他是有很，描述非常准确的这样的结，不管是结构化还是非结构化，他其实是有准确的数据给到咱们的。对，那我们前置去做这个 再去从它的官网上去抓这些信息，我们又又要经过。其实这个我我们都会遇到，其实你抓下来让大模型去做这个信息的整理或什么的，其实中间的过程还是很有挺多问题的。那那我们前置的这个动作和客户能直接提 提供这一块我我们做双向准备，是现在两个都兼容，就是做爬虫的那一块的核心的，就是或者说出发点在哪一块，考虑的出发点。是是这样，就是首先就如果客户提供我们数据之后，因为我刚才也提到我们建了一个，我们拿到数据之后会在本地建一个知识库，就是一个 文档嘛，对吧？然后这个这个的时候，如果客户提供给我们一些数据的时候，我们也是同样会建一个 Mac down 的一个知识库文档，就是对。然后建知识库文档之后，我们也会提，那写一些提的词，告诉大模型说我们这个课是那个权重会高很多，然后那个你 自己抓那个可能权重要低很多，对。就是做，目前来说是做了个简单的一个兼容。对，后续的话，因为根据根据业务和市场，这个在不断的发展，这个也是不断的在做调整吧。哦，明白了。哎，那那另外的一块就是，其实我我看了也有提到那个 AI 一键智能建站，这个的话其实是，就是传统工具加现在我们要优化的点相结合的一种方式。那这里面我们的核心，就是或者说技术壁垒在哪一块呢？或 怎怎么样描述这件事情？其实从技术的角度上来说哈，我们就是技术壁垒其实在做的过程中，目前碰到的，就比如说我们那个，你抓爬虫抓出来的数据特别大，然后你需要怎么去解决这个问题，这个当然就是一个思想上的一个巧妙的转换嘛，对吧？然后其次呢，其实还，其他的一些技术壁垒呢，其实就是如何去去告知大模型我们要的是哪些数据。其实就就写一些怎么巧妙的去优化一些提示词，对。明白了。然后还有一个就是，比如说如何去抓动态的网站。嗯，因为网站的话，因为如果是静态的网站都好说，对吧？如果是动态的话，就如何去来处理这个事。然后还有一个就是如何的用，那个缩短我们那个抓起的一个时间，尤尤其因为我前期开始做的时候也用了许多的开源的嘛。然后发现就是要不就抓，一抓一个网站，爬一个网站可能需要一个多小时、两个小时，这这也是有的，对。明白。哎，那我们的知知识库这块是，具体是那个用什么方案来，体系来去建设的？就是我我，就是我对咱们的那个底层 架构的支撑也比较感兴趣。目前呢，因为我们体量比较小，所以目前的这个知识库用的是 ChromeDB 这块来做一个数据的一个那个兼容嘛。然后其次，那个还有一个就是，一个还有一个就是如果我们抓这块的话，主要是采，嗯，目前呢可能就是一些铭文，就是我们就是把这个整理成一个格式化的，那个档的一个格式，格式化的一个文档。然后再再再结合那个大模型这一块，然后您说的这个知识库，其实就是，其实我知道你要问的是哪哪一块，可能怎么如何去解决那个大模型的一个一个上下文的一个问题嘛，对吧？其实这块的话其实就就是用那个，那那不是，那 Chrome DB 这一块来做的。哦，明白了。那那那对于我们抓下来的文章，我很，稍稍微细了一点。没事。就是我们的种子结构，或者说那个，它是有相关的因果关系的这样的数据。然后我们的知识库，是怎么处理这个结构的呢？这个是是这样，因为存这一块的话，首，其实就是类似一个 rag 的一个一个一个一个一个一个一个处理流程啊。就是内部的话，可能目前来说，由于那个上次钱总跟我聊过，所以这一块的话可能不太方便往外说，不好意思啊。明白明白，没关系。那我其实整体理解下来，我们其实我觉得这个这个这个理念或者靠近这个风口，嗯嗯，挺好的。然后其实我们结合了 应该是把一把一系列，然后其实我们的发展比较成熟的传统技术，然后通过这样的一个手段联合在一起完成了这样的一个那个既有优化的业务场景。我这样总结，您看对不对？啊，对，因为我们主要是因为我们，对 那个传统的开发，对互联网开发转过来的嘛，对吧？所以我们的思维一下子也不可能转这么快，对。所以呢大，还是的，还是按照这个，主要我们还是依依靠这个需求做一个推动。对，需求需要我们做什么，那么技术就就实现什么嘛，对吧？那我们如果解决不了的话，我们想办法去解决嘛。主要是这么一个一个一个流程，对。明白。嘿，那那个我们我们那个就是那个，有一个 AI 一键建站，这块更多的是为了优化它的官网吗？这 对，其实其实 AI 一键建站就是刚才我说那个第一个流程嘛。其实我首先就是我们抓官网的数据，第二呢其实我们做一些多多样化的一些模板，对吧？数据其实我们存在我们的自己数据库上面来了，其实就是通过通过第一阶段之后，然后第二个阶段就是说那个 AI 建站 的这块其实主要就是优化它之前的一些 SEO。 然后还有 GEO 的这些模板，这些工具，那我们做成一个一个工工工具化，一个模板化之后，我们就可以建立到其他的各个各各个行业嘛，对。明白。哎，那这个就是建站的这个本身的这个这个能力的话，是也是我们引用的那个成熟的技术，还是还是我们重新构建？这块整个那个，我把它叫克隆或者什么的，费效比怎么样？您觉得？目前的话，因为服务，现在因为这个供应商，我们就是服务这几个供应商的话，目前转化的效果还是就是我只说技术上的转化效果还是可以的。对，就是他的那个，这个应该，我理解我理解您的意思，就可能是应该我们能转换到他的，目前呢，就是说，我转换完成之后呢，其实就是就剩下的一个工作就是，把这个内容交给到那个我们的交互人员，然后跟那个客户去沟通这一块的一些，数据上的 一些，那个。一个对对数据的一一一个流程了，对。所以归，那个结构化啊，还有那他那个什么，他的那个模板结构化等等，这些东西基本上已经已经处理掉了，对。明白。还还还有一个小问题啊，就是在在我们后期这个这个发文的过程中，就是其实你肯定是向多个网站进行推送嘛。对。然后这个知识内容和知识含量的占比，然后和大模型的收入的频率，那这这样的一个其实是就是在未来，比如说假设啊我们还有 竞对，包括，甚至于说一些品牌公司也在不停的那个传递自己的信息。未来这个可能也是一个方向嘛，对吧？对。那这样的话，我们是懂，怎，我我们我们有没有考虑过这个未来，就是我们的知识质量的传递的 以及发布的这个数量，然后和他收入的这个整个的这个排名的情况，这这个这个整体的一个转化的比例，和我们有什么技术手段能保持这样的一个企企靠前的这样的一个一个程度呢？目前是是这样嘛，因为我们去做报告，去做用户报告的时候，就是我们去提交给代理商这个报告的时候呢，我们也是不断地去分析这个这个我们发的这篇文章，这发的，因为我们发的文章我们都有嘛，对吧？然后他可能会引用到哪篇文章，其实我们也可以拿得到，对吧？那那那我们我们就是拿到这个消息，拿到这些数据之后呢，其实我们也是在做分析，就是哪些，以后，因为模型这块它肯定也是不可能一成不变嘛，它肯定也是变的嘛。所以呢我们，就是这个流程本身就是我们，我我们就做这个过程中，其实也是一个附加的一个，其实说是附加吧，其实它也很重要，说从技术角度上来说，它就是一个附加的一个。一个一个一个一个一个一个结果，对。然后我们去分析它那个，比如说我们这篇文章采用的是哪些特点，它就，比如说它出现的概率就很高，那我们就知道那个大模型可能下一下一个规，它的优化的目标可能就是就是这么一个一一个一个方向，那我们就下篇文章可能就就这么来写，对。因为因为大模型对我们来说，不光是对我，我们来说，可能对于整个行业来说都是一个黑盒嘛，我们只能靠猜，目前来说是这样的。明白。那那后续包括我们，因为我看之前，不管是客户提供的数据，还是说我们抓取的数据，实际上你是在一个持续的 那个索引过程，然后来去入知识库，同时发文。那那知识的鲜活性以及大模型每一次收录，对知识的颠覆性的保证，那我们整个 rag 的过程。哦，这块的机制是怎么样？其实，RAG 它，我们是。是那个目前来说是，目目前来说是由人工，我们觉得需要他重新 rag，那我们再 rag，后续的话可能是通过一些技术手段，比如说，这这刚才说那个监控流程，通过那个来来来来处理，是不是需要重新 rag 了？对。目前来说我们是通过人工的，因为我们现在的那个体量还比较小嘛，对。一一下子也做不了那么多工具，对。明白明白，行。那那看这个，那个，谢哥你这边还有啥问题没？哎，这块那个，我是斌斌，我我打断一下，刚才那个赵总和 那龙总的问题就是这块通过，因为现在规模小，通过人工，能不能请这个龙杰稍微再描述一下，就是这个通过人工。这个这个工程的这个过程，就是你是什么样的人，然后怎么做，能够，我就是因为我这块可能不太懂啊，我就是希望 知道一下，就是是怎么操作的？是这样的，就是目前呢这块过程是由我们技术在处理，对，我我们就是，目前就是一个比较主观的一个过程了。对，就是觉得我们和钱总还有那个我们的哈林总，怎么讨论之后，还有其他一些技术讨论之后，觉得需要 rag 了。那我们就重新做那个 rag 的一个流程，对。这个就是以后如果说用户规模比较大的时候，这块会发生一个根本的变化吗？这个工作模式。这肯定是的呀，你通过人工来话，那那个都都没办法。没办法直接，就是如果工量太，做的太大的话，你你比如说你这个东西就没办法人工人工化了嘛，肯定如，我们技术主要就是解决这个问题的嘛，对吧？如果这个，对。那现在就是目前这个人工就是所包含的，就是你跟钱总也都在里边。也就是说还有你手下的工程师吗？就是说是哪些人要，就是这个人工现在是谁谁 谁在承担呢？目前这，那个出，主要操刀还是在我这边，对，就是我去点那个那个需要需要 rag 这一块，这个这个按钮是我来点的。但但是我们是根据报告这个这个来做的，不，也不是说我觉得需要点我就点，对，也不可能说我我我那个拍脑瓜我就去点，对。对，那那那也就是说，你你点之前，你是需要去人工阅读它的内容来决定是不是点吗？这个我们在交互的过程中就就会有这个这个产值。你你是，就是你是根据一个自动生成的阀值来判断，还是说你要去把这个客户的一些数据看一下，文章看一下，就是这个。这这个其实是这样，就是我们在交付的过程中，我们的交付工程师，就是我们的交付人员，也会我，给我们一些反馈。也不，我我也不可能说每一个文档文，那个报告我去看，那我 我其他事我也不用做了。对对对对对对对。那你说的交付人员是指上次咱们面谈的时候，钱总说的那些，对。就是就是那些客，就是客户服务的那些交付人员，是吗？对对对，就钱总说的那些。那就是说他们会第一反馈到你这里，然后呢相当于就是有可能需要人工处理的，对，然后你们再去判断。对对对，是的。那你说这个目前规模比较小，人工处理，将来规模大了呢，要转成技术处理。那你能够量化一下吗？就是多少个客户算是现阶段可以应付的？然后到什么规模？数量级的客户，就是必须是怎么样做的？目前来说呢，可能超过200个客户之后，我们就会上技术手段了。 OK，好的，行行，谢谢。好，谢谢。那个龙总，咱们现在的这个技术，就是在您这个板块的，大概有多少同事啊？目前全职的。目前就是两个，对。您一个，算您吗？算我在，对。因为我自己也写代码，对。还有一位同事是写代码的，对吧？对对对。啊，OK，明白。那这个产品现在是由您和这个钱总监着的，对吧？对对对。三个人做产品，对对对。三个人的产品组，对，完了以后其中这个有有有，以后其中有两两位是做技术的。啊，这样说。啊，对对对。因为体系比较小嘛，然后我们就扁平化了一些，对，可能职责分的就就没有这么清晰了。对。上次我跟那个陈总聊过这块的话，就是说我们也内部对了一下，大概需要6个人左右，根据不同的岗位来划分。对对对。大致是做哪些事情呢？首，都写代码的吗？对，我说的技术都是写代码的，对。然后可能有一位可能会去跟着那个做产品的，就因为产品规划到代码这层，还需要一个一个转换的一个过程嘛。没错，嗯，没错。就是剩下都是写代码的公司。对对对对对。都是准备放在北京对吧？对，是的。那您对于像这些，您如果将来计划招的6个，这个人员的画像描述。比如他有什么样的能力，大概工作多长时间，这些能不能简单的做一些这个规划一下？我们想听一听。是这样的，首先呢就是做算法这一块，就是跟跟大模型对接这块的一个人员呢，就是我我我希望他就是时间，'... 4122 more characters,
|
||
utterances: [
|
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|
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|
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... 121 more items
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],
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job_key: '6f3397ab-782c-44a9-8e29-441a8b799457'
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[incoming] GET /
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[incoming] GET /main.js
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[incoming] GET /health
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|
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|
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|
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[incoming] POST /api/asr/result
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[result] 转发至 https://openspeech.bytedance.com/api/v3/auc/bigmodel/query {
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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}
|
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[incoming] POST /api/asr/result
|
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[result] 转发至 https://openspeech.bytedance.com/api/v3/auc/bigmodel/query {
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}
|
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[incoming] POST /api/asr/result
|
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[result] 转发至 https://openspeech.bytedance.com/api/v3/auc/bigmodel/query {
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|
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},
|
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data: { text: '', job_key: '817eb4a5-c4d3-4278-ab5a-df02a1962883' }
|
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}
|
||
[incoming] POST /api/asr/result
|
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[result] 转发至 https://openspeech.bytedance.com/api/v3/auc/bigmodel/query {
|
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|
||
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|
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|
||
audio_info: { duration: 312527 },
|
||
result: {
|
||
additions: { duration: '312527' },
|
||
text: '能听到吗？哎，你好你好。哎，你好。是这个龙总，对吧？对，我是龙杰，啊，对。哎，董洁你好，我我也在线了，我是吴丽丽。啊，丽丽。叶总好。 OK 那个，磊子。哎，我在啦。哎哎哎，好，那个就是我们今天主要的这个会议啊，这人都齐了，就主要就是 就针对咱们这个相关的产品和一些技术的一些方向呢，我们做一个基本的交流和这个龙杰龙总。所以呢这个辛苦一下龙总，完了以后呢我们邀请了我们的一个顾问呐，专家顾问啊，这个 赵雷总啊，他这个这方面是，对对对，说一起交流一下，大概是这么一个情况。所以那个龙杰龙总，能不能就你现在的一个，咱们现在的产品的开发。以及这个思路，还有这些方面呢，能不能做一个简单的，一个，比如说三五分钟的介绍，咱们从这个边起个头，好不好？可以，好的好的。目前呢，因为现在的市场啊比较比较那个，也比较大嘛。然后我们就现在就是说，以前的 SEO 转化到现在的 GEO 对吧？那么我们通过那个上次钱总展示那篇论文，得到了一个结论，就是说我们需要第一就是很很很很机械的去发文章给的，让大模型去搜，去收录。那么它大模型怎么收录呢？其实我们先把这个原理搞一下，就是 首先我们去去去搜一个内容的时候，我们去看大模型从哪些方面去去去到从哪些方面，那个去去抓它需要的内容，对吧？因为目前来说，大模型它是训练的时候呢，它其实它也是，它的数据其实就终止到了它训练那那个的一个数据数据段。那他需要回答我们问问题的时候呢，他肯定是需要去调用其他的外部接口。比如说像那个 Dubbo，他可能调用的是博查，豆包可能调用他内部的一些接口，包括博查的一些接口。混元呢，他可能调用的是他自己内部的一些私域上面的一些一些链接，对。然后他把这个内容抓到这些内容之后呢，再把这个内容提交到到大模型里面去分析，去总结，然后 给出用户需要的一个答案。对，这是这是大模型抓起的一个一个一个流程。那基于这个流程呢？我们就就就做了一些工具。首先就是这个文章怎么获取，怎么规划，就是怎么把它的内容结构化，让它更好的去把这个内容给呈现出来，这是第一点。第二点呢，其实我们在分析的过程中呢，其实也发现，尤其是豆包和第，那个，尤其是豆包，它对于那个数据的来源，它特别喜欢去抓一些官网上的一些数据。对，然后呢在这个过程中呢，我我们就就做了一个那个自动复制官网的，就，其实也不能叫自动复制官网，就是做一个 官网的一个克隆，那它不，当然了它不是简单一个克隆的一个一个一个一个一个功能啊，就是其实目前的整，那个叫法呢，就是叫 AI 克隆嘛。但是它的工作原理呢，其实就是说 我们先从他已已有的官网上把数据先拿到我们的数据本，那个我我们我们这边来。然后呢再再通过我们的一些工具去对数据加工，就我们的一些 agent 对数据做一些加工。然后继续加工之后呢，同时我们也去去那个生成一些关键字，去那个外保上，那个丰富这些数据源。拿到这些数据源之后呢，再把那个数据再整理，整理成我们需要的这个，不是我们，整理成大模型比较喜欢的这种结构结构化的一些文章，然后再再那个那个发布 到我们内部的，就是我们克隆出来的这个这个官网上来。对，这是这是第二个工具，就是这，对，不，但，但是我说的工具只是说一个，一些 agent 的一些总集啊，他对，我们不只是一个一个工具一个工具的做，我们是做一部分 agent 然后组装成为一个工，一个工，这所谓的一个工具，其实也就是一个 agent 集合。对。目前呢，在做的是是这么两个两个事，然后第三个事呢，其实正在规划做的是那个我们怎么去监控大模型是不是把我们的内容，是否已经呈现出来了这么一件事，对。这个事的思路呢，其实我们是模拟着模拟的这个人，对我们提供的一些关键字，模拟的人，然后对那个大模型进行提问，提问得出来之后之后呢，就是',
|
||
utterances: [
|
||
[Object], [Object], [Object],
|
||
[Object], [Object], [Object],
|
||
[Object], [Object], [Object],
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