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文档seo前沿信息_中英文自动翻译器(2024年12月实时热点)

内容来源：璇泰初网络所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

文档seo

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英语专业就业方向如果你是一名英语专业的学生，除了成为一名教师，你还有许多其他的选择。以下是一些适合英语专业毕业生的就业方向，希望能为你提供一些灵感：海外运营岗 𐟌 作为一名英语专业的学生，你可以在海外运营岗位上发挥你的语言优势。比如，你可以担任海外KOL推广、海外市场推广PR、海外支付/海外投放、海外商务专员等职位。文案类 𐟓 如果你喜欢文字工作，那么文案类岗位非常适合你。你可以选择留学文案、品牌文案策划、SEO编辑等职位，利用你的语言能力为品牌和项目增添价值。翻译类 𐟓– 英语专业的学生在翻译领域也有很大的发展空间。你可以选择技术文档翻译、财经翻译、法律翻译、游戏翻译、医学翻译等职位，将你的语言技能转化为实际价值。外贸类 𐟌 外贸行业也需要英语专业的人才。你可以考虑外贸跟单、外贸业务员、亚马逊运营等职位，利用你的语言优势在国际商务中发挥作用。转行类 𐟔„ 如果你希望尝试新的领域，那么可以考虑技术文档工程师、项目管理PM、质量工程师、律师等职位。这些岗位虽然与英语专业不完全相关，但你的语言能力仍然可以为你加分。如果你对这些岗位有更多的问题或者想要了解更多细节，欢迎在评论区留言！我们将会根据大家的反馈来进一步分享更多信息。

产品经理必备术语清单，快速上手指南 𐟓Œ PM：产品经理的缩写，负责整个产品的规划和执行。 𐟓Œ BRD：业务需求文档，详细描述产品的商业目标和需求。 𐟓Œ MRD：市场研究文档，用于收集和分析市场数据。 𐟓Œ PRD：产品需求文档，明确列出产品的功能和特性。 𐟓Œ User Persona：用户画像，描述目标用户群体的特征和行为。 𐟓Œ UX：用户体验设计，关注用户与产品的交互体验。 𐟓Œ UI：用户界面设计，负责产品的视觉呈现。 𐟓Œ MVP：最小可行产品，快速验证产品概念。 𐟓Œ Agile Development：敏捷开发方法，快速响应变化。 𐟓Œ Iteration：迭代开发，逐步优化产品。 𐟓Œ 灰度测试：在正式发布前的小范围测试。 𐟓Œ A/B测试：对比两种或多种设计方案的优劣。 𐟓Œ User Story：描述用户使用产品特性的简短故事。 𐟓Œ SKU：库存量单位，管理商品库存的最小单位。 𐟓Œ SPU：标准化产品单元，一组具有相同属性的商品集合。 𐟓Œ ASO：应用商店优化，提升App在应用商店的排名和下载量。 𐟓Œ SEO：搜索引擎优化，提高网站在搜索引擎中的排名。 𐟓Œ CRM：客户关系管理系统，管理客户信息和销售流程。 𐟓Œ SDK：软件开发工具包，提供给开发者使用的工具集合。 𐟓Œ API：应用程序编程接口，实现数据交互和功能集成。 𐟓Œ BA：业务分析师，负责分析业务需求和制定业务流程。 𐟓Œ BD：商务拓展人员，寻找合作伙伴和开拓市场。 𐟓Œ RD：研发人员，包括开发工程师和测试工程师，负责技术实现。 𐟓Œ QA：质量保证人员，负责产品的测试和质量控制。 𐟓Œ LBS：基于位置的服务，根据用户位置提供相关服务。 𐟓Œ UCD：以用户为中心的设计，强调用户需求为中心进行产品设计。 𐟓Œ UGC：用户生成内容，由用户创作的内容。 𐟓Œ PUGC：专业用户生产内容，由专业用户创作的高质量内容。 𐟓Œ KOL：关键意见领袖，在某个领域有较大影响力的人。 𐟓Œ 数据埋点：在产品中设置数据采集点，用于收集用户行为数据。

五大AI写作神器，提升创作效率！ 1. 悦灵犀AI——多功能AI创作伙伴 𐟤– AI对话大模型：适合多种场景，如职场文档处理和毕业论文撰写。文生视频：只需一句话，即可生成高质量的AI视频。场景化AI应用服务：提供电商商品图片处理、证件照处理和图片渲染等功能，让工作更高效。 Writer——AI文本生成器 𐟓„ 检查功能强大：确保文本无误。控制力优秀：保持文风一致性。 Anyword——AI文案工具 𐟓š 轻松添加细节描述、SEO关键字和其他重要信息。内容数据分析指标准确：主要服务于博客领域。 Jasper——强大的AI写作工具 𐟒ꊥŠŸ能全面，选项成熟。可与Grammarly、Surfer及其自有的AI艺术生成器集成。 Sudowrite——小说写作工具 𐟓– 专为小说家设计的人工智能工具。用户友好的故事引擎，功能强大，易于使用。

RAG新体验！引用BUD文件又用Claude Sonnet 3.5做了一次RAG（检索增强生成），这次能引用BUD（资助企业出海发展计划）的文件来回答问题。RAG直译为“检索增强生成”，意思是大语言模型在回答用户问题之前，先去数据库找出最相关的文字。这就像你先用百度搜索找资料，再引用找到的资料回答问题。 Embedding是一种用于语义搜索的技术，它会找相似度高的内容。就像做SEO时，我们会在文中加入很多相关词，就是为了提高相似度。这个演示工具包含了BUD官网中的几份PDF文件，全部通过Embedding放进了向量数据库（Pinecone）。每次回答时，你会看到它引用哪份文件，详细资料在哪页找到。这是我在System prompt给它的指示。另外，由于BUD有分内地及自贸区，所以在回答前，先用GPT-4检查地区，再引用不同文件回答。你可以试着输入“投放广告到大马能获得资助吗？”它能理解大马是代表马来西亚，会引用自贸区的申请文件回答。这周做了两个RAG，学到了什么呢？ RAG的盲点：当回答一些假设性问题，而文件资料中没明确说明可以或不可以的时候，它倾向于False Positive，回答可以。比如，对于“公司允许在办公室喝咖啡吗？”如果文档明确说可以，模型回答“可以”，这就是True Positive。模型正确地给出了否定的回答，且文档资料中确实支持这个答案。比如，对于“公司允许在办公室抽烟吗？”如果文档明确说不可以，模型回答“不可以”，这就是True Negative。模型给出了否定的回答，但文档资料中实际上支持肯定的答案。比如，对于“公司允许在办公室使用耳机听音乐吗？”如果文档中说可以，但模型回答“不可以”，这就是False Negative。模型给出了肯定的回答，但文档资料中并没有明确支持这个答案，甚至可能是错误的。比如，对于“公司允许带文件回家工作吗？”如果文档中没有明确提到这一点，但模型回答“可以”，这就是False Positive。改进的方法是，针对这些边缘情况补充额外文件，或直接将规则写入System Prompt。