AI原生应用实践
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案例介绍
• 设计并实现垂类AI Agent，融合STT/TTS、LLM 推理、RAG 检索、记忆模块，覆盖商务出行应用场景中的事务处理提效。
• 根据语音活动检测（VAD）以及WebSocket 构建实时语音交互链路，使用Swift 开发iOS 客户端，实现与后端服务的双向连接。
• 开发检索增强（RAG）服务以及端到端评估体系：将检索质量提升至90% 召回率和80% 精确率, 将智能体工具调用准确率维持在88%，全链路任务正确率维持在80%。
• 基于AWS ECS、ALB 等云服务搭建基础设施，完成应用容器化部署与流量负载均衡。
• 根据语音活动检测（VAD）以及WebSocket 构建实时语音交互链路，使用Swift 开发iOS 客户端，实现与后端服务的双向连接。
• 开发检索增强（RAG）服务以及端到端评估体系：将检索质量提升至90% 召回率和80% 精确率, 将智能体工具调用准确率维持在88%，全链路任务正确率维持在80%。
• 基于AWS ECS、ALB 等云服务搭建基础设施，完成应用容器化部署与流量负载均衡。
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• 设计并实现垂类AI Agent，融合STT/TTS、LLM 推理、RAG 检索、记忆模块，覆盖商务出行应用场景中的事务处理提效。
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• 开发检索增强（RAG）服务以及端到端评估体系：将检索质量提升至90% 召回率和80% 精确率, 将智能体工具调用准确率维持在88%，全链路任务正确率维持在80%。
• 基于AWS ECS、ALB 等云服务搭建基础设施，完成应用容器化部署与流量负载均衡。
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