龙定坤
阿里巴巴通义实验室算法专家
硕士毕业于北京航空航天大学，一直从事自然语言处理、信息检索相关的研究和应用落地，研究方向主要包括基础词法、信息检索、预训练语言模型等，在相关领域国际会议ACL/EMNLP/SIGIR上发表多篇学术论文。目前致力于大模型检索增强(RAG)相关的算法研发，包括检索增强核心模块的开发和全链路高性能解决方案的探索。GTE embedding系列模型开源项目负责人。
演讲主题
大模型RAG链路核心模块开发与实践
近期，大模型的出现激发出类似langchain、llamaindex的开发工具的流行，同步引爆了基于大模型RAG的开发范式和下游应用。RAG链路中核心算法模块的开发和优化也逐渐成为大家关注的热点，例如embedding，ranking、文档理解模型。本次分享将重点分享阿里巴巴通义实验室在RAG链路中核心技术模块的探索、思路和经验，重点包括embedding和ranking模型的开发和实践。
