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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原文中文，约7500字，阅读约需18分钟。
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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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关键要点
- 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。
- 大模型应用面临的核心挑战包括缺乏零售领域知识、检索成本高和缺乏自主规划能力。
- SFT流程包括数据生产、模型选型、模型微调和效果验证。
- 九数算法中台的SFT框架提供高效的微调流程，确保技术的高效实施。
- 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效果。
- RAG技术有效减轻了获取时效性知识、减少内容幻觉和确保数据安全等问题。
- AI Agent可以感知环境并基于当前场景做出决策，扩展大模型的能力。
- 京东零售基于ReAct范式构建Agent LLM，帮助大语言模型理解上下文并做出决策。
- 商家助手大模型在线推理服务架构能够帮助商家快速了解平台规则和优化经营策略。
- 九数算法中台的大模型基础应用框架在零售业务中展现巨大潜力和价值。
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