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内容来源：魏巍之巅所属栏目：导读更新日期：2024-11-26

seo文是什么

RAG新体验！引用BUD文件又用Claude Sonnet 3.5做了一次RAG（检索增强生成），这次能引用BUD（资助企业出海发展计划）的文件来回答问题。RAG直译为“检索增强生成”，意思是大语言模型在回答用户问题之前，先去数据库找出最相关的文字。这就像你先用百度搜索找资料，再引用找到的资料回答问题。 Embedding是一种用于语义搜索的技术，它会找相似度高的内容。就像做SEO时，我们会在文中加入很多相关词，就是为了提高相似度。这个演示工具包含了BUD官网中的几份PDF文件，全部通过Embedding放进了向量数据库（Pinecone）。每次回答时，你会看到它引用哪份文件，详细资料在哪页找到。这是我在System prompt给它的指示。另外，由于BUD有分内地及自贸区，所以在回答前，先用GPT-4检查地区，再引用不同文件回答。你可以试着输入“投放广告到大马能获得资助吗？”它能理解大马是代表马来西亚，会引用自贸区的申请文件回答。这周做了两个RAG，学到了什么呢？ RAG的盲点：当回答一些假设性问题，而文件资料中没明确说明可以或不可以的时候，它倾向于False Positive，回答可以。比如，对于“公司允许在办公室喝咖啡吗？”如果文档明确说可以，模型回答“可以”，这就是True Positive。模型正确地给出了否定的回答，且文档资料中确实支持这个答案。比如，对于“公司允许在办公室抽烟吗？”如果文档明确说不可以，模型回答“不可以”，这就是True Negative。模型给出了否定的回答，但文档资料中实际上支持肯定的答案。比如，对于“公司允许在办公室使用耳机听音乐吗？”如果文档中说可以，但模型回答“不可以”，这就是False Negative。模型给出了肯定的回答，但文档资料中并没有明确支持这个答案，甚至可能是错误的。比如，对于“公司允许带文件回家工作吗？”如果文档中没有明确提到这一点，但模型回答“可以”，这就是False Positive。改进的方法是，针对这些边缘情况补充额外文件，或直接将规则写入System Prompt。

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传统营销vs数字营销：一表搞定！传统营销和数字营销各有千秋，适合不同的企业和品牌。传统营销主要通过电视、印刷和广播等传统媒体来接触大众，有助于品牌建立，但成本较高，效果难以精确衡量。而数字营销则可以利用精准定位、实时数据分析和灵活预算等优势，帮助企业更好地了解市场和用户需求。以下是数字营销的六大类别： SEO（搜索引擎优化）：通过优化网站内容和关键词，提升在Google等搜索引擎上的排名，增加自然流量。日常工作包括研究关键词、优化网站内容和分析流量数据。 Social Media Marketing（社群营销）：负责管理品牌的社群账号，吸引粉丝并提升曝光度。日常工作包括策划贴文、互动回复和追踪数据成效。 Content Marketing（内容营销）：创作文章、视频等内容来吸引受众，推动品牌成长。日常工作包括撰写文章、制作视觉内容和安排发布计划。 Email Marketing（电子邮件营销）：通过电子邮件推广活动和特惠，提升客户转换率。日常工作包括设计邮件、撰写内容和追踪打开和点击数据。 SEM（付費廣告活動營銷）：管理搜索引擎的付費广告，让广告能最大程度触及目标受众。日常工作包括设定广告、选择关键词、控制预算和优化广告效果。 Data Analysts（数据分析师）：分析营销数据，找出最有效的策略，优化业绩。日常工作包括解读数据、生成报告和提出营销优化建议。每个数字营销类别都可以是一份全职工作，企业可以根据自身需求选择其中几种进行专精。希望这些信息能帮助你更好地了解数字营销的多样性和优势。