一本朴实无华的大模型电子书-DataFun

页码：1 / 160页码：2 / 160目录腾讯基于 RAG 和 Agent 技术的混元大模型业务落地实践 .....................................3百度关于大模型在研发领域落地的深度思考 .................................................................. 25金融风控领域的大模型落地实践 ......................................................................................... 58B 站基于大模型的大数据智能诊断助手实践 ..................................................................72大模型在小爱同学应用实践 ...................................................................................................97快手广告领域的大模型技术探索与实践 .........................................................................110京东健康基于大模型的生成式推荐在电商标品推荐的应用 .................................... 126西门子利用 LLM 打造通用公司智能助理的实践 ...................................................... 142页码：3 / 160腾讯基于 RAG 和 Agent 技术的混元大模型业务落地实践导读：在本篇文章中，我们将深入探讨腾讯大语言模型在多个业务场景中的应用，特别是如何通过前沿技术提升模型的智能化与用户体验。首先介绍腾讯大模型的广 泛 应 用 场 景 ， 如 内 容 生 成 、 智 能 客 服 和 角 色 扮 演 等 ， 并 详 细 解 析RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术及其在实际业务中的创新应用，特别是在文档生成和问答系统中的优势。此外，文章还将探讨 GraphRAG 在角色扮演场景中的应用，如何结合知识图谱优化复杂的知识推理。最后，将深入分析Agent 技术的原理与应用，展示其在目标驱动任务中的强大推理与执行能力。通过这些技术的结合与实践，腾讯正在推动大语言模型在各类复杂场景中的智能化演变，提供更加精准且高效的解决方案。主要内容包括以下几大部分：1. 腾讯大语言模型应用场景2. RAG 技术原理及应用实践3. GraphRAG 在角色扮演场景中的应用4. Agent 技术原理和应用5. 问答环节分享嘉宾｜赵喜生 腾讯 高级工程师编辑整理｜陈思永内容校对｜李瑶页码：4 / 160出品社区｜DataFun01腾讯大语言模型应用场景1. 核心应用场景腾讯大模型技术的应用覆盖了多个业务场景，包括微信生态、社交内容、视频新闻、办公文档、游戏等。通过大模型，腾讯推动了业务场景的智能化与高效化应用。核心业务场景包括：内容生成：如文案生成（如广告文案）、评论辅助生成等。内容理解：如文本审核、诈骗识别等。智能客服：如知识问答、用户引导等。开发 Copilot：如代码评审自动化、自动生成测试用例等。页码：5 / 160角色扮演：如游戏场景中 NPC 的智能交互。2. 大模型应用技术腾讯在大模型应用中主要使用以下三种技术方式：（1）SFT（Supervised Fine-Tuning）基于基座模型（如大语言模型）进行微调，结合业务专属数据，将特定领域的业务知识固化于模型中。优势：可直接实现针对性的任务回答与处理。（2）RAG（Retrieval-Advanced Generation）结合外部知识库与检索技术，在生成内容时加入检索结果。应用场景：智能客服、文档助手等。优势：提供更高的可解释性，并显著减少幻觉现象（模型生成的虚假内容）。（3）Agent（智能体）通过调用外部工具，支持模型进行复杂任务的推理、规划和执行。优势：适用于需要多步骤推理和执行的复杂任务场景。页码：6 / 1603. 混元一站式大模型应用解决方案腾讯通过混元大模型平台提供一整套从基础模型管理到复杂应用开发的支持体系，具体包括：（1）基础模型管理与开发支持模型注册与管理：支持多类型基础模型（如 7B 模型、7B-MoE 模型等）。数据处理链路打通：覆盖数据抓取、清洗、模型训练、评测、部署与服务等完整流程。（2）Agent 平台与扩展能力功能支持：集成 RAG 和 Agent 技术，支持索引与召回能力。用户可通过插件扩展与定义自有功能模块。应用能力：提供智能问答、角色扮演、自定义编排等解决方案。提供灵活交互界面，支持用户完成复杂业务应用的流程化部署。页码：7 / 16002RAG 技术原理及优化实践在大模型技术快速发展的背景下，其直接应用于业务场景的过程中面临一些难以忽视的问题，如：幻觉问题：生成内容不准确或虚假，难以满足高可靠性场景需求。知识更新滞后：业务知识快速迭代，但模型更新周期较长，无法及时反映最新动态。可解释性与安全性：大模型的预测过程较为黑箱，难以提供足够的安全保障。为应对上述挑战，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术通过结合检索与生成机制，为模型注入动态更新的外部知识，显著提高模型在复杂场景中的回答准确性与知识实时性。后文中将从技术原理、关键环节及实际应用出发，深入探讨 RAG 技术的优化方案和应用实践。RAG 技术主要包含两个核心部分：页码：8 / 160数据准备：构建高质量的知识库。针对知识库构建召回索引及支持生成增强。知识召回和生成增强：用户提出问题后，将其转化为向量，结合知识库中的向量匹配，召回对应文档。基于召回的文档与问题生成准确且上下文相关的回答。1. RAG 技术原理整体链路与原则如下：RAG 效果取决于全链路每一环节的优化，包括数据准备、索引构建、召回及生成环节。遵循“Garbage in, garbage out” 原则，只有确保链路每一步的数据和处理结果高质量，最终效果才会满足预期。知识库与生成增强：页码：9 / 160知识库通过存储问题与相关文档，实现向量匹配的高效检索。基础模型以检索的文档为依据生成回答，确保生成结果具有高准确性和可靠性。2. RAG 应用关键挑战RAG 在实际应用中会面临诸多挑战。首先，原始文档格式多种多样，内容提取面临挑战；第二，如何对不同格式的文档进行切分，并保证语义完整性也是需要解决的一大问题；第三，需要考虑如何构建知识库；第四，需要保证文档召回率，召回的相关性，并在必要时融合多种召回技术；最后是如何让模型更好地生成内容。（1）文档解析页码：10 / 160技术手段：利用端到端模型对 PDF、Office 等文档进行视觉化编码和特征提取。输入：多种复杂文档格式（PDF、海报、杂志等）。输出：高质量提取的