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面向AI的开发：从大模型（LLM）、检索增强生成（RAG）到智能体（Agent）的应用
随着技术的快速进步，如何更高效地利用这些大模型（LLM）来解决具体问题？如何通过检索增强生成（RAG）技术提高信息的准确性和相关性？以及如何设计能够有效集成LLM、RAG和其他AI技术的智能体？
阅读全文 ：面向AI的开发：从大模型（LLM）、检索增强生成（RAG）到智能体（Agent）的应用京东商家智能助手：Multi-Agents 在电商垂域的探索与创新
京东零售全渠道生态部关于《京东商家智能助手：AI 多智能体系统在电商垂域的探索与创新》的探索实践。
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京东广告检索平台服务数亿用户，负责人货场的初步匹配，其核心难点是在有限的算力和海量数据处理中找到平衡。本文介绍了京东检索平台从算力分配、算力优化及迭代效率三个角度解决检索平台的核心难点，也总结了检索平台的发展历程及未来迭代的方向。
阅读全文 ：京东广告研发——效率为王：广告统一检索平台实践京东中台化底层支撑框架技术分析及随想
从中台化演进的思路，及使用的底层支撑技术框架进行分析探讨，重点对中台及前台协作涉及到的扩展点及热部署包的底层技术细节，结合京东实际落地情况，对涉及的核心技术框架进行源码初探分析，探讨技术框架的考虑点
阅读全文 ：京东中台化底层支撑框架技术分析及随想