2024 RAG核心技术与应用手册（八大案例，共181页）.pdf

目录

腾讯基于RAG和Agent技术的混元大模型业务落地实践1

下一代RAG：tidb.ai使用知识图谱增强RAG能力23

RAG2.0性能提升：优化索引与召回机制的策略与实践42

京东电商有哪些信誉好的足球投注网站：大模型生成式检索优化实践69

小红书有哪些信誉好的足球投注网站：生成式检索的探索与实践91

TransLLM:对话大语言模型的跨语言迁移框架110

腾讯语音合成技术：模型优化与推理加速实践136

腾讯云ES：一站式RAG方案，开启智能有哪些信誉好的足球投注网站新时代152

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-AugmentedGeneration）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

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出品社区｜DataFun

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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。

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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（SupervisedFine-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-AdvancedGeneration）

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。

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3.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