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百度下拉词挖掘技术可以协助咱们更好地解使用者搜索行为背后意图及其潜在需求，通过分析这些下拉词，并结合领域专家意见来识别出最相关根本词作为初始种子词汇；而后运用RAG联网检索技术从互联网上抓取相关信息形成初步候选池；最后利用AIGC降重方法对候选池中内容实行去重处理并保留优质信息作为到底用于微调大规模语料库。
3.1 百度下拉词挖掘应用场景说明
百度搜索持有浩大使用者群体、丰富搜索记录历史数据资源持助其搜索引擎算法不息进化升级过程当中积累海量高质量根本词信息能够有效捕捉到当下热门话题势头更迭规律从而为使用者供应更加精准相关推荐结果于是将其应用于本次研究之中能够协助咱们迅捷锁定意向领域内最具典型核心概念术语进而作为后续工作开展基石支撑。
3.2 RAG联网检索技术简介
RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕是一种结合检索、生成技术框架它先说通过检索模块从大规模文档集合中查找与给定查询语句最相关段落或者篇章而后再由生成模块根据检索到内容生成新文本内容该方法能够在维系较高准确率同时大大减少计算开销适用于大规模应用场合比方说在线客服系统知识库建设等项目当中。
3.3 AIGC降重算法介绍
AIGC即人工智能生成内容其核心思想在于利用深度学习技术自动地从已有文本资料中提取根本信息并重新组织成符合语法规范新句子或段落这种做法不止可以显著提高生产效能还能有效避免版权纠纷难题近年来得到广泛关注并在新闻写作社交媒体评论等多个领域取得较好应用效果而在本次研究中则首要用来对经过RAG联网检索得到结果实行去重处理保留其中真正有价值信息以便于后续进一步加工运用形成到底可用于大模型微调大规模语料库。
通过对某电商平台客户服务聊天记录实行祥明分析发现采用上述步骤所构建起来大规模语料库不止涵盖大量关于产品咨询售后退换货等方面真实对话内容况且还具备较强上下文连贯性、逻辑一致性这使得根据此奠定起来商品推荐系统整体表现出更高准确率同时也得到广大消费者一致好评由此可见这种方法确实具有很高实用价值值得推广应用到更多类似场景当中去实行更好效果提升意向！
笔者所述，在大模型微调过程中合理地选择合适训练数据集至关重点这不止有助于提升到底生成系统性能还能节约大量时间、资源本钱于是主张相关从业者们在将来工作实践中充分借鉴本篇文章所供应思路、技术手段来指导自己具体工作实践从而取得更加理想研究成果！
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