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RAG 核心概念与原理:Chunking、Embedding、相似度、HNSW 与多路召回|得物技术

决定 RAG 效果的关键不在大模型,而是文本切块、查询改写、多路召回与精排。合理切块存好知识库内容,向量匹配抓语义、BM25 匹配关键词互补。先优化用户提问,快速召回一批相关文档,再用精排模型精细筛选,整套检索流程配合到位,问答准确度才会明显提升。

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从"机械应答"到"服务伙伴":得物高可控智能客服的 Agent 工程实践|AICon 演讲整理

本次分享围绕以下核心技术展开:客服 Agent 挑战与架构设计(Single-Agent→Multi-Agent→Harness);高可控性数据飞轮(PE 自动化 + DPO 训练);RL 策略训练和人工经验对齐;多轮半双工消息流控制。

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得物推荐系统诊断 Agent:从 “调接口” 到 “会思考”|AICon 演讲整理

本文为得物技术专家 AICon 上海演讲实录,属《得物推荐 AI Harness 工程化实践系列》中篇。系列共三篇,本篇(中篇)详解自研AI Harness整体架构框架、全流程安全防护机制、混合智能体核心算法实现,以及工业级工程落地的实战细节。

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从狂野代码到按目标生产:得物推荐 AI Harness 的工程化实践|AICon 演讲整理

AI 写代码已经不新鲜,真正困难的是:怎么让 AI 在复杂业务系统里按目标、按边界、按质量标准持续生产。得物推荐的答案不是再造一个更会写代码的工具,而是围绕 PDCA 全链路搭建一套 AI Harness,让需求可约束、执行不断点、效果可度量、经验可复用。

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从埋点需求到规则资产:Hermes Agent 重构得物数仓工作流

埋点和指标需求中,消耗数据承接方的不是生成答案,而是补齐证据链、对齐历史口径、识别下游影响,并在生产写入前留下可追溯的确认记录。本文数据承接方指承接业务需求的数据同学或业务合作伙伴;后文讨论内部研发、元数据、查询和门禁能力在流程中的角色。

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得物技术在 AICon 关于大模型与 Agent 技术实践分享来袭!

得物在 AI 领域持续深耕,从智能客服 Agent 工程、推荐系统 AI Harness,到多场景排序大模型,积累了丰富的技术实践经验。本次 AICon 2026,得物三位技术专家将带来三场专题演讲,深度分享 Agentic 时代的技术创新与规模化落地经验

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HorizonVault 技术深潜:如何在 HDD 上做出 100GB/s+ 级大吞吐分布式存储|得物技术

HorizonVault 是中间件团队自研的高吞吐分布式存储引擎,面向 Kafka 远程存储、冷/温数据下沉和大容量低成本存储场景。解决 Kafka 数据规模增长带来的本地磁盘扩展瓶颈,实现历史数据稳定、可恢复、可治理地迁移到远端,同时维持高写入吞吐与可控延迟。

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BP Claw 破解 AI 编码输入难题 ——FlinkSpec 需求智能化实践|得物技术

本文为 FlinkSpec 系列之开篇,亦是这场工程化变革的序章。BP Claw 所立之处,不过链路之源。FlinkSpec 所图,乃以 AI 之力,将实时数仓从需求落地至验收上线的全程工序,熔铸为一套精密自洽、生生不息的智能工程体系。

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