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Yelp是如何构建“Yelp助手”的
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原文英文，约2700词，阅读约需10分钟。
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内容提要
免费试用促进了AI应用增长，但虚假账户导致资源浪费。Cursor利用WorkOS Radar实时检测滥用。Yelp助手通过检索增强生成技术提供准确答案并引用来源，解决数据更新和检索挑战。Yelp经验表明，高效AI助手需模块化设计和持续优化。
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关键要点
- 免费试用促进了AI应用增长，但虚假账户导致资源浪费。
- Cursor利用WorkOS Radar实时检测滥用，防止欺诈行为。
- Yelp助手通过检索增强生成技术提供准确答案，并引用来源。
- 高效AI助手需模块化设计和持续优化，以应对数据更新和检索挑战。
- RAG系统将检索和生成分为两个阶段，确保答案的准确性和引用。
- Yelp的生产系统需要额外的层次以提高可靠性、安全性和性能。
- 数据策略从原型到生产的转变需要关注数据的新鲜度和分离。
- Yelp通过混合检索和统一服务提高了数据检索的效率和质量。
- 构建高效的推理管道需要将检索与生成分开，确保安全性和提高检索质量。
- Yelp优化了服务效率，将延迟从10秒减少到3秒以下。
- 评估系统需独立评分不同维度，以确保答案的质量。
- 从原型到生产的关键教训包括检索逻辑的演变和动态提示的管理。
- Yelp助手是一个多阶段证据基础系统，而非单一的聊天机器人。
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