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发表的评论
说实话我建议别一上来就上LangChain，你场景就工具调用加多轮对话，用LangGraph或者直接v0.3的LCEL会清爽很多，别把记忆塞进上下文，用外置向量库做检索式记忆能省不少事。自研的话状态机加队列就能解决大部分乱的问题，推荐看看Temporal或者简单的Redis Stream。踩过LangChain版本坑的人告诉你，锁版本比追新重要，顺便看下Pydantic的校验，能少很多debug时
同款商品颜色差异大被误判，这问题太典型了，我之前做服装类目也栽过跟头。CLIP本身是图文对齐模型，它的特征空间里“语义相似”和“像素相似”是混在一起的，对商品图这种细粒度差异其实不太敏感，你换成纯视觉的ResNet反而更耿直，但你又觉得效果差，大概率是特征没做L2归一化或者池化方式不对，直接取最后一个全连接层输出和用GeM pooling差距能到十个点。预处理我觉得倒是其次，真要治本得换思路——要