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vivo 一站式 AI 智能体构建平台演进实践-张硕.pdf

上传人: 张** 编号:163999 2024-05-31 35页 6.62MB

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vivo一站式AI智能体平台的演进实践,由vivo互联网产品平台架构团队负责人张硕介绍。该平台主要解决AI在业务系统中的学习成本、合规、幻觉等问题,降低AI应用门槛,提高ROI。vivo采用RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术,对比RAG与SFT(Supervised Fine-Tuning)技术选择,强调RAG在减少幻觉、提供专业知识支持、可解释性等方面的优势。 vivo的AI实践包括:1) 从RAG到Agent的应用落地,涉及Fine-Tuning or Retrieval比较、RAG VS FINE-TUNING分析等技术方案。2) 平台化演进,降低技术难度,减少沟通成本,提供一站式开箱即用的服务。3) 垂类bots应用构建,管理数据集,迭代运营。4) 面对挑战,vivo求责于己,身教胜于言传,及时反馈,避免务虚,聚焦创造价值本身。 此外,vivo还关注 Agent 模式的发展,将复杂任务分解为简单Agent,Agent之间通过消息方式通信,实现业务应用类、内容生成类、常用工具类等落地应用。总体而言,vivo通过AI智能体平台,实现对各业务的高效支持,创造可量化的价值。
"vivo AI智能体平台如何创造务实价值?" "从RAG到Agent,vivo在AI领域的实践有哪些亮点?" "vivo如何通过一站式AI平台提升垂类业务效率?"
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