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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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。

延伸问答

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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