大模型基础应用框架（ReACT\SFT\RAG）技术创新及零售业务落地应用
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内容提要
2023年，九数算法中台推出了SFT和RAG技术的大语言模型应用解决方案，SFT通过微调预训练模型构建具有零售领域知识的大模型，RAG技术通过检索外部数据库提升回答时效性和准确性。九数算法中台的SFT框架提供高效的微调流程，RAG技术通过检索数据增强、检索过程增强和效果增强三个阶段提升检索和生成效果。九数算法中台的AI Agent结合ReAct框架实现大模型的自主规划和执行能力。京东零售已成功应用Agent LLM解决商家问题并提供个性化即时沟通服务。九数算法中台的大模型应用框架在零售业务中展现巨大潜力和价值。
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Q&A
SFT技术在零售领域的应用是什么？
SFT技术通过微调预训练模型，构建具有零售领域知识的大模型，帮助提升模型在特定领域的表现。
RAG技术如何提升大模型的回答时效性和准确性？
RAG技术通过检索外部数据库获取相关信息，并基于此生成回答，从而提升回答的时效性和准确性。
九数算法中台的AI Agent具备哪些能力？
AI Agent可以感知环境、做出决策，并通过规划、记忆和行动等组件执行复杂任务。
京东零售如何利用大模型解决商家问题？
京东零售通过构建商家助手大模型，提供个性化的即时沟通服务，帮助商家快速了解平台规则和优化经营策略。
SFT流程的主要步骤有哪些？
SFT流程包括数据生产、模型选型、模型微调和效果验证四个步骤。
大模型在零售业务中面临哪些挑战？
大模型在零售业务中面临缺乏领域知识、检索成本高和缺乏自主规划能力等挑战。
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