闫广庆

面向大规模生成式大参数量语言模型必须的基础工作，对于生成式语言大模型来说，搞好一定要有一套全面的业务数据集。

大模型推理加速是当前大模型应用落地的关键瓶颈之一。从算法、缓存（Cache）和注意力（Attention）机制等角度来看，都有许多新的思路涌现出来，旨在提高推理效率。下面我将分别从这三个方面进行阐述：

基于 ChatGPT API、Claude API 和 通义千问 API（一个中文大模型 API）的实际应用方案。这些 API 都可以用于文本的理解、生成和处理。在这里，我们需要用它们来完成文档切分、

实体与关系识别优化方案：基于生成式大模型的指令生成 将实体识别与关系抽取流程优化为利用生成式大模型直接生成实体和关系，提升灵活性和上下文适应性，同时简化传统的规则配置和算法设计。 1. 基于生成式大模

文档知识图谱（包含数据构建与应用，以及 Agent 中央控制器） 文档知识图谱结合了图论、自然语言处理（NLP）、图数据库等技术，并通过多种方式生成和应用知识图谱，支持复杂的查询和推理。

第一种模式：只给结构不给领域引导 模式特点：这种模式主要侧重于利用文本的通用结构特征来构建知识图谱，而不依赖于特定领域的先验知识。通常会利用语言的语法、语义结构以及一些通用的文本模式来识别实体和关系。

Qwen2.5 32B 模型计算推理架构概述 Qwen2.5 32B 是一个基于 Transformer 架构的大型语言模型，经过 Instruct 精调，专注于生成和对话任务。

一、系统架构详解 1. 输入层 a. 用户行为数据 数据来源：网站浏览历史、购物车内容、购买记录、收藏夹、搜索记录等。 处理方式：数据清洗、去重、时间序列分析，提取用户的长期和短期兴趣。 特征工程：

百度AgentBuilder是一款用于构建智能对话助手的平台，其能力模块能满足各种复杂交互场景需求。 以下是一些关键能力的说明： 1. 对话模块 开场白：在用户开启对话时，智能助手会自动展示开场白