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怎样提升企业级AI应用的个性化响应质量？

2025-08-24

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四步实现深度个性化改进方案

用户画像构建：通过init_vector_db.py脚本初始化用户数据存储结构，定期使用/memory/storeAPI更新用户特征数据。关键字段应包含交互频次、偏好标签等维度
上下文增强：在推理服务前配置预处理器，通过调整similarity_threshold参数（默认0.7）控制历史记忆的关联强度
多模态记忆融合：Deep Recall支持文本/图像向量联合存储，在requirements.txt中补充安装sentence-transformers等嵌入模型包
A/B测试机制：利用监控模块的reports/response_quality.log进行效果评估，建议对比NDCG指标优化检索策略

注意事项：个性化程度过高可能导致”信息茧房”，建议在memory_config.json中设置diversity_penalty参数保持内容多样性。