有没有uu了解腾讯cdg商业推荐部的策略算法呀组里主要是做行业解决方案、新营销对象冷启/egmv优化的想问下这个业务核心嘛

大纲1.全链路分析为什么用户支付完成后却没有收到红包2.RocketMQ的事务消息机制实现发送消息零丢失3.RocketMQ事务消息机制的底层实现原理4.是否可以通过同步重试方案来代替事务消息方案来实现发送消息零丢失5.使用RocketMQ事务消息的代码案例细节6.同步刷盘+Raft协议同步实现发送消息零丢失7.手动提交offset+自动故障转移的消费消息零丢失8.基于RocketMQ全链路的消息零丢失方案总结1.全链路分析为什么用户支付完成后却没有收到红包(1)客服反馈用户支付后没收到红包(2)订单系统推送消息到RocketMQ可能会丢失消息(3)消息到达RocketMQ后也可能会丢失消息(...

有没有大神帮忙解一下

挑战：多轮对话上下文的精准维护用户常在多轮对话中切换意图（如先问“退货政策”，再问“我的订单123456如何操作”），传统方案因上下文丢失导致答非所问。初期测试中，连续提问的准确率仅65%，用户体验差。解决策略：1.上下文分层管理：短期记忆：储最近3到5轮的对话内容，保持对话的流畅性，快速响应用户的问题。长期记忆：关联用户历史订单、服务记录，构建用户画像（如“高频退货用户”），动态调整回复策略。上下文分层管理实现机制：使用数据库或内存存储（如 Redis）来维护这些上下文信息。短期记忆存储的内容可以通过实时更新和过期策略（如每5分钟清理不活跃的对话）来管理。长期记忆则基于用户的账户信息、历史记...