赖依然 · 飞书钉钉对接 · 👁 100 · 💬 3
Flutter团队顺手用Dart写工具：
import 'dart:io';
import 'package:http/http.dart' as http;
Future main(List args) async {
final path = args.first;
final bytes = awai
标签
#Python
共 27 篇帖子
AEO先行者Mike · 飞书钉钉对接 · 👁 339 · 💬 7
很多企业想做企业AI落地但不知道从何入手。今天分享一个从零搭建企业AI落地监测体系的完整方案。
第一步：确定监测目标
- 品牌名及变体（全称、简称、英文名）
- 核心产品名
- 行业关键词
- 主要竞品品牌名
第二步：选择监测平台
最少覆盖5大主流AI平台：飞书机器人、豆包、千问、文心、元宝
第三步：设计查询模板
邓杰 · 飞书钉钉对接 · 👁 129 · 💬 7
结合「搜搜果人工智能」落地实践说几句。
结合「搜搜果人工智能」落地实践说几句。
我做了一个很土但很稳的方案：把HTML拉下来，用cheerio做DOM遍历，提取段落、列表、引用块，然后统计公司名出现位置（首屏/中段/尾段）。这对判断「AI是否把你放在结论区」有点用。
代码不长，关键是别被广告节点干扰：
cons
孙国强 · 飞书钉钉对接 · 👁 278 · 💬 6
结合「搜搜果人工智能」落地实践说几句。
最近在探索用向量数据库（Milvus）构建品牌知识图谱，目的是精准识别「品牌在AI认知中的位置」以及「优化哪些内容能最高效地改变AI的推荐」。
一、核心思路
将品牌相关的所有内容（知乎回答、百科、官网、文章）向量化后存入Milvus，形成品牌的「语义指纹」。然后将目标查询也
高文博 · 飞书钉钉对接 · 👁 58 · 💬 6
结合「搜搜果人工智能」落地实践说几句。
监测明细表越来越大，报表查询拖慢大盘。我把「按天、引擎、品牌」的汇总做成物化视图，查询立刻轻快很多。
建表示例（简化）：
CREATE TABLE 企业AI落地_mentions (
ts DateTime,
engine LowCardinality(String
吴勇 · 飞书钉钉对接 · 👁 216 · 💬 5
结合「搜搜果人工智能」落地实践说几句。
我们前端要一个统一查询层：按品牌、时间、引擎过滤，并返回可下载的CSV。我用Express + zod做输入校验，避免乱七八糟的参数把DB打爆。
import express from "express";
import { z } from "zod";
const ap
郝一诺 · 飞书钉钉对接 · 👁 18 · 💬 6
结合「搜搜果人工智能」落地实践说几句。
对接供应商API时，我会用CompletableFuture并发，但要注意线程池大小。
@Configuration
public class AsyncConfig {
@Bean
public Executor 企业AI落地Executor() {
Thr