主题介绍：\n 在本次主题分享中，将介绍大模型相关技术在企业级智能知识库搜索问答中的应用和挑战。\n \n 主题大纲：\n 1. 大模型技术概况\n 2. 企业智能知识库的需求和挑战\n 3. 大模型技术在企业智能知识库落地思路和方法\n 4. 大模型技术展望\n \n 听众收益：\n 1. 了解大模型在企业应用中的挑战；\n 2. 了解大模型技术解决方法和思路。\n

主题介绍：\n Agent在大模型时代越来越重要，涉及设计智能系统以模拟人类决策和行为、自动化执行复杂任务，广泛应用于客户服务、推荐系统、智能家居控制、个人助理及智能交易等多个领域，以提升效率、降低成本并增强用户体验。本议题将着重介绍Agent应用构建与落地实践，包含Agent构建中遇到的问题以及解决方案，九章云极自研Agent框架介绍，Agent实际应用介绍。\n \n 主题大纲：\n 1.Agent价值与潜力；\n 2.九章自研Agent框架介绍\n 3.Agent应用开发实践，包括：Prompt构建、Agent联动link的设计、多轮对话交互等；\n 4.构建Agent的难点与解决方案；\n 5.Agent应用介绍；\n 1）会议预定\n 2）辅助办公AIppt\n 3）智能信息收集\n 6.Agent的未来应用方向。\n \n 听众收益：\n 1.了解Agent能力以及应用范围；\n 2.了解Agent构建方法；\n 3.了解Agent构建过程中遇到的问题及解决办法。\n

主题介绍：\n 去哪儿旅行在AIGC时代到来的大背景下，在各业务场景中探索落地机会，用以提升用户体验，赋能业务，提高效率。本次分享内容是去哪儿旅行机票团队在售前场景中的探索和落地案例，通过基于大模型的Agent+RAG方案，为用户提供售前导购、机票行业知识问答及相关推荐，帮助用户解决预定机票遇到的问题。同时在技术上，作为以Java为主的技术团队，在Agent和RAG落地上，做了很多探索和突破。\n \n 主题大纲：\n 1.背景介绍\n 1.1 技术机遇和挑战；\n 1.2 业务机会点挖掘；\n 1.3 售前客服项目的定义测量。\n \n 2.方案设计\n 2.1 项目功能介绍；\n 2.2 项目基础agent&rag设计；\n 2.3 agent&rag迭代优化；\n 2.4 优化方法精炼。\n \n 3.成果展示\n 3.1 业务落地效果展示；\n 3.2 技术成果展示；\n \n 4.总结与展望\n 4.1 业务研发团队在AIGC时代的思考；\n 4.2业务研发团队落地AIGC项目的方法。\n \n 听众收益：\n 技术团队的收获：在AIGC时代下，互联网公司业务研发团队如何寻找机会点，如何进行技术储备，如何完成业务赋能的项目落地；\n agent&rag设计和落地的收获：了解一套真实完整的aigc客服项目的落地过程，学习一套经过实践检验的agent设计和rag设计方法。\n

主题介绍：\n 为保证用户观看体验，流媒体网站的视频生产流程需要在视频源介质、视频修复及增强介质、视频流等每个阶段保证视频的质量。优酷的全视频质量管控系统中的各项算法可以满足整个视频生产流程中多样的视频质量检测需求，为生产决策、视频修复等环节提供有效输入，为提高用户观看体验保驾护航。\n \n 主题大纲：\n 1. 项目背景\n 2. 视频主观感知质量评价\n 1）业务数据和开源视频质量数据集的区别；\n 2）主观质量评价实验；\n 3）客观质量评价模型；\n 3. 视频客观缺陷检测\n 1）视频全局缺陷检测；\n 2）视频局部缺陷检测；\n 4. 业务场景落地\n 1）如何有效支持视频生产流程；\n 2）与视频修复算法的有机结合；\n 5. 总结\n \n 听众收益：\n 1. 国内头部视频平台中视频质量管控方案的落地；\n 2. 业界领先的视频质量管控算法的相关介绍；\n