牧之 (@ithou) 在 Ai大模型开发中遇到一个难题咨询佬友:如何实现大规模“多来源同一事件聚合”? 中发帖
在实际开发中遇到的一个难题想要咨询各位佬友:
背景
有约十万级用户反馈工单,未来可能增长到几十万、百万级别。目标是识别多个不同用户是否在描述同一个现实事件,并聚合为候选事件。
判断需要综合考虑:
事件地点;
涉及主体;
核心问题;
用户是否不同。
典型场景
仅依靠文本相似度无法判断是不是同一个事件。
例如:
事件地点:某市A路
涉及主体:违停车辆
问题描述:车辆占道停放,影响正常通行
事件地点:某市B路
涉及主体:违停车辆
问题描述:车辆占道停放,影响正常通行
两条文本和问题类型非常相似,但发生地点明确不同,应当识别为两个事件。
反过来:
用户是某服务平台从业人员,因设备故障取消任务,
平台判定用户有责并扣除20元,用户认为处理不合理。
用户是同一服务平台从业人员,因设备故障取消任务,
平台判定用户有责并扣除30元,用户认为处理不合理。
虽然金额不同,但平台、用户...