agent
案例介绍
考及情绪调控功能。 系统具备高度灵活性，能够根据用户的上下文和语境生成自然流畅的
对话，并实时适配复杂场景。
1、负责基于大模型的多轮智能对话系统开发，支持个性化背景设置、动态知识学习及情绪
调控功能，成功应用于智能陪伴、商场迎宾、教育助手等场景，用户满意度提升20%。
2、完成大模型微调与优化用于特殊场景，通过爬取数据并筛选关键信息，进行微调训练，
显著提升了模型的准确性和适应性。
3、设计并开发了兼容多平台的GPT服务调用框架，避免单平台异常，支持流式/非流式响
应，集成多套Prompt模板，确保系统稳定性与高效性。
4、构建了面向文档知识的RAG服务，通过用户背景信息设置与知识文档分析，问答准确率
提升30%
agent
案例介绍
实现了基于大模型的多轮智能对话系统，支持个性化人物背景设置、动态知识学习、自主思
考及情绪调控功能。 系统具备高度灵活性，能够根据用户的上下文和语境生成自然流畅的
对话，并实时适配复杂场景。
1、负责基于大模型的多轮智能对话系统开发，支持个性化背景设置、动态知识学习及情绪
调控功能，成功应用于智能陪伴、商场迎宾、教育助手等场景，用户满意度提升20%。
2、完成大模型微调与优化用于特殊场景，通过爬取数据并筛选关键信息，进行微调训练，
显著提升了模型的准确性和适应性。
3、设计并开发了兼容多平台的GPT服务调用框架，避免单平台异常，支持流式/非流式响
应，集成多套Prompt模板，确保系统稳定性与高效性。
4、构建了面向文档知识的RAG服务，通过用户背景信息设置与知识文档分析，问答准确率
提升30%
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