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    <title>语义搜索 on 办公AI智能小助手</title>
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    <description>Recent content in 语义搜索 on 办公AI智能小助手</description>
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      <title>从多语言语义搜索到智能助手：博世数字的技术演进之路</title>
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      <pubDate>Mon, 10 Nov 2025 19:16:28 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;h1 id=&#34;从多语言语义搜索到博世数字的虚拟助手&#34;&gt;从多语言语义搜索到博世数字的虚拟助手&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;一位电动自行车骑手输入&amp;quot;重置Kiox 300显示屏&amp;quot;，答案必须瞬间呈现——而不是一本200页的手册或十几个相近的FAQ链接。同样的期望适用于在嘈杂车间更新刹车固件的技工，以及在微弱展厅Wi-Fi下寻找扭矩规格的销售代表。博世电动自行车系统作为博世集团内的独立业务部门，以27种语言提供数百万页的手册、发布说明和CAD图纸。大约百分之五的内容每月都会更新。但对博世电动自行车系统而言，这不仅仅是效率问题，更是提升客户体验、确保为全球骑手、经销商和服务合作伙伴提供无缝支持的关键。&lt;/p&gt;</description>
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      <title>从多语言语义搜索到智能助手：博世数字的技术演进之路</title>
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      <pubDate>Tue, 04 Nov 2025 20:30:24 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;h2 id=&#34;为什么关键词搜索不再适用&#34;&gt;为什么关键词搜索不再适用？&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;自行车及其文档的世界充满了同义词、部件昵称和不断变化的术语。对骑手来说，“Display”、“NYON2”或“BUI350”可能指的是同一事物，但基于词袋的搜索引擎会将每个词视为陌生词汇。除非手动创建无尽的同义词列表，否则召回率会急剧下降。&lt;/p&gt;</description>
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      <title>从多语言语义搜索到智能助手：博世数字的技术演进之路</title>
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      <pubDate>Sun, 02 Nov 2025 02:28:02 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;h1 id=&#34;从多语言语义搜索到虚拟助手博世数字的技术实践&#34;&gt;从多语言语义搜索到虚拟助手：博世数字的技术实践&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;h2 id=&#34;为什么关键词搜索不再适用&#34;&gt;为什么关键词搜索不再适用？&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;传统关键词搜索在面对自行车文档中的同义词、部件昵称和变化术语时显得力不从心。&amp;ldquo;显示屏&amp;rdquo;、&amp;ldquo;NYON2&amp;quot;或&amp;quot;BUI350&amp;quot;对骑手来说可能指代同一事物，但基于词袋模型的搜索引擎却将它们视为完全不同的词汇。&lt;/p&gt;</description>
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      <title>Spelungit：语义搜索Git提交历史的智能工具</title>
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      <pubDate>Tue, 30 Sep 2025 23:20:51 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;h1 id=&#34;spelungit当git-log---grep不够用时&#34;&gt;Spelungit：当&lt;code&gt;git log --grep&lt;/code&gt;不够用时&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;支持大型代码库具有挑战性。有时，你遇到的问题无法通过现有代码得到解答。例如，“我们何时从类组件切换到钩子，是什么讨论导致了这一决定？”或“我们以前是否在此处记录过无效密钥的日志？”或“我们是否有过处理Zstd压缩的代码？”&lt;/p&gt;</description>
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      <title>用100行代码将PDF库转换为可搜索的研究数据库</title>
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      <pubDate>Fri, 19 Sep 2025 02:38:25 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;h1 id=&#34;用100行代码将pdf库转换为可搜索的研究数据库&#34;&gt;用100行代码将PDF库转换为可搜索的研究数据库&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;h2 id=&#34;太长不看版&#34;&gt;太长不看版&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;本教程通过完整示例演示如何索引研究论文，提取多种元数据（不仅限于全文分块和嵌入），并构建用于索引和查询的语义嵌入。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;如果您觉得本教程有帮助，请在GitHub上为CocoIndex点个⭐星标支持我们。&lt;/p&gt;</description>
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      <title>利用模型上下文协议增强生成式AI解决方案</title>
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      <pubDate>Wed, 10 Sep 2025 23:23:18 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;h1 id=&#34;利用某中心q索引与模型上下文协议增强生成式ai解决方案第一部分&#34;&gt;利用某中心Q索引与模型上下文协议增强生成式AI解决方案——第一部分&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;当今企业日益依赖AI驱动应用来增强决策能力、简化工作流程并提升客户体验。实现这些目标需要安全、及时且准确地访问权威数据——尤其是当这些数据分布在严格企业安全边界内的不同存储库和应用程序中时。&lt;/p&gt;</description>
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      <title>利用模型上下文协议增强生成式AI解决方案</title>
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      <pubDate>Tue, 09 Sep 2025 08:42:30 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;h1 id=&#34;利用模型上下文协议增强生成式ai解决方案第一部分&#34;&gt;利用模型上下文协议增强生成式AI解决方案（第一部分）&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;当今企业日益依赖AI驱动应用来增强决策能力、优化工作流程并提升客户体验。实现这些目标需要安全、及时且准确地访问权威数据——尤其当这些数据分布在严格企业安全边界内的不同存储库和应用中时。&lt;/p&gt;</description>
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      <title>利用MCP协议增强生成式AI解决方案</title>
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      <pubDate>Tue, 09 Sep 2025 06:24:29 +0800</pubDate>
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      <description>&lt;h1 id=&#34;利用某中心q索引与模型上下文协议增强生成式ai解决方案第一部分&#34;&gt;利用某中心Q索引与模型上下文协议增强生成式AI解决方案——第一部分&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;当今企业日益依赖AI驱动应用来增强决策能力、简化工作流程并提升客户体验。实现这些目标需要安全、及时且准确地访问权威数据——尤其当这些数据分布在严格企业安全边界内的不同存储库和应用程序中时。&lt;/p&gt;</description>
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