小导专家智能体

算法概述

本算法为小导专家智能体核心文生文大语言模型（LLM）算法，属于生成合成类算法，主要应用于智能体的文本交互与内容生成场景。核心功能是基于用户输入的文本指令，生成连贯、精准、贴合场景需求的响应文本，支撑智能体完成专业引导、答疑解惑等核心服务，符合算法备案相关技术规范要求。

核心技术架构

算法核心采用Decoder-only Transformer架构，依托大规模合规文本语料进行预训练与微调优化，具备强大的自然语言理解与生成能力。预训练阶段采用合规公开的通用语料与领域适配语料，通过下一句预测、掩码语言模型等任务，让模型掌握语言逻辑、语义关联及基础领域知识。

微调阶段结合小导专家智能体的应用场景，优化模型对特定引导类、答疑类指令的响应精度，确保生成内容贴合智能体定位。

技术特点与合规性

算法采用SFT有监督微调与人类反馈强化学习相结合的方式，提升生成内容的准确性与可控性，有效避免无意义输出、违规内容生成等问题。同时嵌入内容安全过滤模块，对生成文本进行实时校验，拦截敏感、违规信息，保障输出合规。

该算法响应高效，生成文本流畅自然、逻辑严谨，可灵活适配小导专家智能体的各类文生文需求，无需复杂人工干预即可完成指令解析与内容生成。算法整体架构清晰、机理明确，训练数据来源合法，具备完善的安全控制机制，可满足算法备案对技术细节、合规性及可控性的各项要求。