在不同语种间同样适用。 在中国，大量网民选择百度作为首选的搜索引 擎，基于百度搜索引擎的流感监测研究也相继开 展。Yuan 等［13］尝试使用百度搜索平台，通过关键 词筛选、过滤、指数复合和建立模型四步来预测流 感在中国的发病情况，同时选取了“流感预防”、 “流感的症状”等相关系数高的检索词构建复合指 数，模型的确定系数 R2 为 0.95，而预测病例数与实 际 发 病 数 相 比 平 均 百 分

术， 旨在通过动态调用外部知识库，提升大语言模型的准确性和可靠性。它有效解决了传统模型的“幻觉问题”，同时增 强了信息的时效性和安全性，成为当前 AI 领域的重要趋势。RAG 的工作流程一般分为四步：（1）索引：将文档分块 并转化为向量（高维数字表示），构建可快速检索的数据库。（2）检索：根据用户问题，从知识库中匹配最相关的 文本片段（支持关键词、语义或混合检索）。（3）增强：将检索结果整合为上下文信息，输入生成模型。（4）生

协议进行端到端加密， 确保调用参数和模型返回结果在公网传输中无法被窃听或篡改。对于安全要求极高的 金融等场景，还可配置 PrivateLink，将所有网络流量收敛于更安全的企业内网。 第四步：运行应用，发起调用并获得结果 ● 实践指引：最终用户与开发者的业务应用交互，触发对阿里云百炼模型服务的调用， 并获得 AI 生成的结果。 ● 安全能力注入： 1）AI 护栏的内容安全、数据

灰度切流是全量割接前的核心控制环节，遵循“小范围试错、逐步放量”的原则，通过分维度、分批次迁 移流量，在可控范围内验证新系统的稳定性与兼容性，避免“一次性全量切换”导致的全局风险。其执行机制 采用“试点、扩展、确认、收敛”四步法，每批切换均需通过核心指标验证（如成功率、延迟、错误率）后方 可推进。 (1) 准备阶段：包含环境搭建、方案设计、功能与数据对齐三方面 ① 环境搭建：搭建新旧系统的并行运行环境，为切流提供技术前置条件：

tfidf、npmi （Normal Pointwise Mutual Information）作 为 实 体 之间 的权 重，即 表示 了 不 同实 体 之 间 关 系的强弱程度，之后再进行模型的训练。 第四步：以上都是利用无监督的方式去训练 embedding，由于 e 成科技有自己独立的人力资源 ATS 系统，包含了用户大量的真实行为数据。把其中匹配上的 CV、JD 作为正例，未匹配上的 作为负例，构造出有监督的训练数据。将