在基于LLM的库存推荐系统投产初期，约15%智能体结果出现幻觉，但六个月后幻觉率降至1.5%。此转变的核心，在于将大模型能力从应用层视作平台基础设施进行统筹。本文聚焦一家大型零售企业的库存准确性平台，构建覆盖多智能体的工程架构，服务于多个业务场景。平台由业务、产品、软件、数据等多领域协作，通过统一路由与治理，解决大规模部署下的高频故障。平台采用无隐藏抽象的代码设计，完整暴露底层逻辑，保障工程范式清晰透明。通过本地化部署与分层解耦，实现端到端低成本运行，无外部API费用依赖，满足从原型到生产的全流程需求。
--91likeyou---
🔥 热词：#中国首个工程大模型平台发布 · #生产环境大模型部署方案 · #大模型平台系列行业标准发布 · #大模型6种基本架构 · #大模型基础架构与系统协同优化 · #大模型技术深度解析清华大学出版社 · #大模型实战微调优化与私有化部署 · #大模型AI安全解决方案清华大学出版社