探讨了物流技术团队在 ToB 垂直领域大模型开发中的实践。针对准确性、知识库维护及适用性限制等挑战，提出了对齐增强、Text2API、RAG 优化及 SFT+ORPO 等技术方案。通过 BPO 提升回答准确率，利用 Reflexion 框架解决参数幻觉，结合语义聚类优化文本切分。落地了物流小蜜、钉钉机器人及商家后台等多个场景，实现了高效答疑与自动化服务。未来将持续迭代多模态能力与上下文理解，推动垂直模型在复杂业务中的应用。
在数字化转型的浪潮中，垂直领域大模型（Vertical Domain Large Model）成为了解决特定行业痛点的关键技术。本文分享了物流技术团队在垂直领域大模型开发和部署过程中的技术细节、挑战解决策略以及实际应用案例。
在过去一年多的实践工作中，团队围绕'物流体验'这一垂直领域，尝试通过垂直领域大模型为物流咨询、商业化答疑、内部工单答疑等场景提供快捷、轻便的大模型能力。同时，在实践中打磨了专属平台，支持使用者快速自定义场景并创建专属于自己的物流小助手。在此分享相关经验，供同行交流探讨。
垂直领域大模型是指以通用大模型作为 Base Model，再喂以特定领域或行业的领域知识，经过训练和优化的大语言模型。与通用语言模型相比，垂直领域大模型更专注于某个特定领域的知识和技能，具备更高的领域专业性和实用性。
尽管优势明显，但 B 端场景的特殊性带来了独特的挑战：
针对上述挑战，我们构建了包含对齐增强、Text2API、RAG 及 SFT 的综合技术框架。
在实际答疑场景中，用户提问往往描述简略。借鉴 Black-Box Prompt Optimization (BPO) 思路，通过优化提问和提供思路提升模型理解力。
实施步骤：
该方法使回答准确率提升了约 1.8%。例如，原问题'天猫超市供应商如何入驻？'经优化后变为详细的流程指引指令，显著提升了回答的结构性和深度。
大模型作为 Agent 使用工具是区别于传统机器人的特点。物流场景下有超过 1000 个高频 API，且部分 API 相似度高。要求查询时间压缩在 2 秒以内，需高效准确识别参数并匹配 API。
演进过程：
RAG 是经典应用方案，但在 ToB 场景面临复杂素材解析难题。文档可能包含合同 PDF、表格、截图及流程图。
复杂素材处理：
沉淀了几万条标注过的物流垂类场景测评数据，用于选定基座模型和微调方法。
模型选型与评估：
微调策略：
目前主要落地了三个应用场景及一个自助产品。
与 CCO 团队合作，将多模态能力嵌入物流小蜜。消费者上传图片后，调用多模态大模型识别诉求。
在钉钉群部署专属机器人，释放技术支持人力。
与千牛产技算团队合作，在千牛物流 Tab 页升级 AI 助手能力，提供时效答疑及商业优化建议（如择仓、择配）。目前处于研发阶段。
一站式物流解决方案助手。用户只需上传知识库（语雀、PDF 等）、绑定 API、导入助手至钉钉群即可。
经过一年多的探索，我们在物流垂直领域大模型的场景上取得了突破，但仍有许多领域待完善。未来工作将集中在以下方面：
感谢前端、后端技术团队及业务标注团队的辛勤付出，也感谢合作上下游团队的大力支持。我们将持续迭代，为用户提供更智能的物流技术服务。
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