基于ChatGLM沉思模型实现商品搜刮
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ChatGLM-沉思版是由智谱AI于2025年4月推出的新一代智能体，其焦点背景可从技术原理、应用场景、发展历程及未来趋势四方面睁开：
技术原理：融合深度思考与操作实行的革新架构
[*]模型底子：
[*]基于GLM（General Language Model）的Transformer架构，采用自回归生成模式，专注于对话任务。
[*]通过预训练阶段融入海量代码和推理数据，进一步开发出深度思考与推理模型，具备实时搜刮、动态工具调用、深度分析及自我验证能力。
[*]焦点机制：
[*]多头自留意力机制：捕捉输入序列中词的相关性，实现上下文信息的有效建模。
[*]对话历史记忆机制：引入对话上下文建模改进，加强多轮对话中的逻辑一致性和语义连贯性。
[*]混合架构优势：前半段采用编码器的双向留意力机制加强上下文理解，后半段结合自回归解码器提升生成效率。
[*]训练方式：
[*]结合有监督微调（SFT）与强化学习（RLHF）思想，但更侧重中文场景优化，如通过1T标识符的中英双语训练提升中文处理能力。
第一次使他进入陷入死循环
我们第一次利用提示词
您是商品采购司理， 商品名称{三角旗 }，规格是{15*25cm}, 单位是米，需要采购200米，请在京东商城中搜刮，输出以自营商品为主，价格大于即是{120}元，小于{120}元的2倍价格的商品 请匹共同适的商品，按单位换算，输出需要采购商品数量，并以返回 这些 1）商品链接
如下对话截图
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DeepSeek R1暂没有出现这个环境
改进提示词
您是商品采购司理，
商品名称{三角旗 }，规格是{15 * 25cm}, 单位是{米}，需要采购总长度是{200米}，请在京东商城中搜刮，输出以自营商品为主，总价格大于即是{120}元，小于{120}元的2倍价格的商品
请匹共同适的商品，按单位换算，输出需要采购商品数量，并以返回 这些
1）商品链接
沉思了5分29秒
https://img2023.cnblogs.com/blog/15172/202504/15172-20250404201701168-1716251868.png
推理结果委曲还可以接受，推理过程比较详细，但没有返回具体商品链接。
结论
基于ChatGLM实现商城商品搜刮，其焦点意义在于通过自然语言处理与生成式AI能力，重构传统电商搜刮逻辑，创造更精准、个性化且高效的购物体验。意义在于：
技术适配性：超越关键词匹配的「语义搜刮」
复杂意图理解
ChatGLM可解析模糊形貌（如“适合户外露营的轻巧羽绒服”）、多条件组合（“预算500元以内、适合敏感肌的保湿面霜”）及口语化表达（“送闺蜜的生日礼物，小众但高级”），精准捕捉用户深层需求。
多模态输入支持
用户可上传图片搜刮相似款（如“找这件衣服的白色版本”），或结合语音输入实现场景化搜刮（“周末野餐需要哪些装备？”），提升交互自然度。
动态知识更新
模型实时接入电商热词库（如“多巴胺穿搭”“新中式茶饮”），避免传统搜刮引擎因更新滞后导致的搜刮结果过时问题。
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作者：Petter Liu
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