近日，猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛在猎户星空大模型发布会上透露，其团队配合基座大模型推出了七大方向的微调套件全家桶，其中重点打磨两大AI技术方向——RAG（检索增强生成）和Agent，以解决企业应用大模型技术时所面临的准确率和稳定性挑战，助力企业打造高质量的数字员工。
傅盛表示，在当前AI大模型浪潮中，RAG技术作为专业知识问答领域的关键突破点，通过检索增强能够显著提升模型回答的专业性和准确性。以“周鸿祎先生为何穿红色衣服”为例，未经过RAG处理的大模型可能仅能基于泛知识进行推测，而经检索增强后，则能够依据背景信息提供比较准确答案。
据了解，当前开源社区中广泛存在的RAG相关工具包虽然易于快速集成和初步应用，只需简单替换输入文档集就能实现问答功能，但普遍存在的问题是其生成答案的准确率往往不尽如人意。而猎户星空推出的RAG套件是一系列的组合，能够保证极 高的准确率。通过内部严谨的评估测试，猎户星空的RAG套件在准确率上高于不少同行，有效解决了目前开源社区RAG套件在实际应用中准确率不高的痛点。
另一方面，Agent技术是硅谷近期热门研究领域，旨在赋予大模型更接近人类的记忆、行为规划等高 级认知功能，确保其在与传统系统接口交互时能够稳定输出且理解准确。猎户星空透露，其大模型在实现Agent所需五种关键能力方面已达到与GPT-4比肩的水平，包括意图识别、多轮对话抽参、缺槽反问及插件调用等方面均取得90%以上的成功率，提高了大模型在复杂业务场景下的实用性和可靠性。
由此可见，单纯依赖公开接口或开源数据库无法满足企业对准确率和稳定性的严苛要求。只有将RAG和Agent两大套件运用纯熟，企业级数字员工才能从概念走向现实。猎户星空推出的微调全家桶以及与之配套的工作程序，正在为这一目标铺平道路。通过这些努力，猎户星空将能够帮助企业跨越AI技术到实际应用的最后一公里，迎接人工智能驱动的数字化未来。
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