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
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。
延伸解读
SFT与RAG的互补关系
文章指出，SFT通过微调预训练模型注入零售领域知识，解决通用模型缺乏垂直领域理解的问题；而RAG则通过检索外部数据库提升回答时效性和准确性，并减轻内容幻觉、确保数据安全。两者并非替代，而是互补：SFT让模型“懂”领域，RAG让模型“知”最新。九数算法中台将二者融合，为零售业务提供更完整的解决方案。
AI Agent在零售场景的落地价值
京东零售基于ReAct范式构建Agent LLM，赋予大模型自主规划和执行能力。在商家助手场景中，多智能体系统能理解商家提问、调用API获取数据并给出个性化建议，解决了传统客服无法精准回复、运营成本高的问题。这表明AI Agent能有效处理多流程复杂业务，提升服务效率与用户体验。
联邦RAG对数据隐私的保护
针对私域数据分散且无法在保护隐私前提下参与训练的问题，京东试点联邦RAG模式，将联邦学习与RAG结合。用户私域数据可在本地构建知识库，遵循数据可用不可见原则，支持异构数据分布式安全训练与微调。这为企业在合规前提下利用大模型提供了可行路径。
技术框架的工程化优势
九数算法中台的SFT框架集成约15个主流LLM，统一样本标准，支持全参微调、LoRA、RLHF等多种方法，并通过编译优化使训练性能提升约40%，支持70B+模型微调。RAG技术则覆盖数据增强、过程增强和效果增强三阶段，兼容多种向量数据库。这些工程化设计降低了业务方落地大模型的门槛和算力成本。
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。
