如何网站建设目标,wordpress页脚设计,怎么建WordPress数据库,企业品牌类网站有哪些Datawhale干货 作者#xff1a;李柯辰#xff0c;Datawhale成员 写在前面 大家好#xff0c;我们是2023年第二届百度搜索创新大赛 赛道三——AI应用设计赛道的冠军团队——“肝到凌晨”#xff0c;很高兴能与大家分享我们这次比赛的经验#xff0c;同时也希望以后有机会可… Datawhale干货 作者李柯辰Datawhale成员 写在前面 大家好我们是2023年第二届百度搜索创新大赛 赛道三——AI应用设计赛道的冠军团队——“肝到凌晨”很高兴能与大家分享我们这次比赛的经验同时也希望以后有机会可以一起交流学习。 赛事地址https://aistudio.baidu.com/competition/detail/1067/0/introduction 赛道三 —— “设计一个解决搜索用户需求的AI原生应用” 基于参赛者对搜索用户充分的调研洞察用户在搜索场景的需求结合AI的能力构建AI应用直接有效地解决用户痛点和需求。 赛题分析与准备 初赛市场调研 在初赛阶段经过对 AIGC 市场的深入市场调研和分析我们注意到随着行业生态的持续成熟应用层面的 AI 模型发展迅猛而模型底层技术的开放则为 AI 应用赋予了更广阔的可能性。基于以上调研结果我们设计了一个以市场需求为导向的智能人机交互知识库方案充分利用了 AI 的通用能力和个性化能力有效提升了知识库平台的智能化水平。 方案设想 为了满足市场需求、解决用户痛点我们深入分析了解用户在简历优化场景中的需求。基于“AI 简历助手”方案设想我们依托大模型的强大搜索和自然语言生成能力构建出一款高效的 AI 应用直接解决用户核心问题帮助用户快速创建可展示其优势的个性化简历满足用户需求。 开发路线制定和技术储备 为了解决模型调用技术和开发角度的选择问题我们仔细研读官方文档并通过会议交流制定了总体开发路线和功能设计方案。同时我们通过检索相关技术文档总结出过往的大模型应用开发经验和技术方案进行了充分的技术储备。 协作方式 团队采用远程协作形式利用飞书、GitHub、任务管理等成熟的办公工具来协调整个开发流程,同时定期拉会议交流协作进行成果性验收利用需求池和优先级排序来进行开发进度把控和应用落地方案制定。 团队优势 我们因 Datawhale 而聚从专科、本科到研究生形成了一支多学科、跨院校一专多能的复合型团队。自首个 AI 开源项目 LinChance GPT 开始我们共同成长默契程度在磨合中不断提升协作方式也日益成熟。 LinChance GPT 项目链接https://gpt.linchance.com 我们 Team 中专研 NLP 方向和大模型的北大研究生负责项目大模型和向量数据库实现部分来自中石大和南开大的研究生负责项目方案创新与产品优化改进同时我们也有经验丰富的前后端开发工程师负责项目技术构思与 coding 实现团队分工明确合作紧密促进项目开发顺利推进。 我们的团队 Leader 李柯辰来自于南京航空航天大学同时也是江苏霖承科技有限公司 CEO Datawhale 开源组织的活跃成员。他不仅在技术领域表现卓越同时以其优秀的沟通和协调能力合理分配任务严格把控项目进度实现项目高效推进。 团队的多样性与专业性使我们能够充分发挥各自的优势最终取得显著成果。 比赛过程 在本次比赛中我们的项目涵盖了多个关键阶段包括竞品分析、技术栈选择、功能设计、原型设计、需求池管理、测试与优化以及最终的产品发布上线。 以下是我们项目的一些亮点和经验总结 竞品分析与项目启动 在项目初期我们进行了全面的竞品分析深入了解市场现状这为我们明确项目的定位提供了重要参考确保我们的项目具有独特的竞争力和差异化优势。技术栈选择与技术储备 根据赛题要求以及开发路线决策前端使用百度官方开发者工具进行小程序开发技术栈为 SWAN App 和 Smart UI后端继续使用熟悉的 Django 4.2我们同时也在 GitHub 拥有开源课程此处附上课程链接https://github.com/Joe-2002/sweettalk-django4.2确保功能设计的顺利实现与项目稳定推进。我们提前研读了文心一言模型 3.5 的官方调用文档并结合 Prompt Engineering 在 demo 中提前跑通实现为应用开发做好技术储备。功能设计 在功能设计阶段我们结合市场调研、用户需求和竞品分析确保项目功能既满足用户核心需求又在技术上可行。原型设计 原型设计是项目中的关键环节我们深入设计了AI应用的具体页面样式与交互逻辑旨在为用户提供更加直观、友好的使用体验。需求池搭建与优先级排序 我们将功能需求进行拆分并构建需求池根据可实现性和重要性进行优先级排序帮助团队高效推进项目确保每个阶段都目标明确。测试、优化、迭代 在项目测试阶段我们使用真实用户信息进行反复测试根据生成内容进行应用功能完成度评估与分析并结合内测用户反馈不断进行产品优化和版本迭代提升产品的质量提高用户满意度。顺利上线 最后通过百度官方程序完成项目上线。经过不断迭代我们的 AI简历助手从初步设想逐步转化为实际应用形成完整的开发流程闭环。 赛后总结 没有最好只有更好 在决赛答辩前夕我们团队全力以赴积极与主办方安排的专家进行深入交流不断优化项目PPT积累答辩技巧。我们追求卓越坚信没有最好只有更好。因此我们以突出产品优势、技术优势和团队优势为目标不断优化项目确保在最终答辩时能够呈现出最佳效果。正如我们的队名“肝到凌晨”所寓意的一般——坚持不懈、努力拼搏。 大胆决策敢于尝试 与其他团队有所不同我们团队选择完全独立的自主开发式应用旨在打造一个实用的AI简历优化产品。并且我们采用的是百度开发者工具由于缺少官方技术文档支持和开发培训前期踩坑较多。但正是我们在比赛中的果断抉择和大胆尝试以及不断试错不断进步不断实现产品的迭代优化让我们最终得以扫清一切阻碍成功完成AI应用的开发。这也成为了我们作品的颠覆性优势使我们的作品在众多AI应用插件中脱颖而出。 We are a nice team 我们团队从初赛到决赛这一路走来不断迎难而上凭借着独特的团队结构和成员组成实现了能力的全方面覆盖最终形成完整的开发链路闭环。也得益于我们娴熟的团队协作和合理的人员分工早期的 MVP 版本方案能够快速实现落地拥有一个好的效果和完成度。这些都是我们能够斩获冠军的重要因素。 感谢 感谢 Datawhale 提供了这样一个平台因为 Datawhale 的 AI 夏令营活动我们才得以相遇走到一起成为一个 Team 让我们的梦想成功落地发芽。 同时必须感谢对本次比赛的主办方——百度和英伟达正是因为这次的机会我们团队得以齐聚北京共同追求技术的卓越。并在此感谢微软 MVP 讲师刘兆生老师在赛前给予我们的宝贵指导和建议。 最后感谢我们团队中的每一位成员从 Datawhale AI 夏令营中获得“最佳创意奖”的开源项目起步到现在百度搜索创新大赛赛道三中荣获冠军每一次成就都凝聚着我们每一位成员的辛勤付出与默契协作。 Datawhale 不仅仅是一个平台它更像是一座灯塔引领着我们这群对知识有着无尽渴望的探索者驶向更加广阔的技术海洋。 正是 Datawhale 的理念和使命鼓励并推动了开源文化的发展让我们这样的团队能够在开放、共享的环境中成长不断学习和进步。在这个平台上我们不仅提升了知识和技能而且更重要的是我们还培养了团队协作和共同创造的价值观念。Datawhale 的每一次活动、每一次挑战都激励着我们去超越自我去追求卓越。
