相反，RAG模式在提供答案的同时，能够明确展示知识来源，有更强的解释性，从而满足了这些业务领域对模型透明度与过程可追踪性的严格要求。5、资源有限，成本有限制 从成本的角度考虑，若项目预算面临严格限制，RAG无疑成为首选方案。因为RAG策略不需要训练模型，而是聚焦于数据提取、数据存储和检索，并通过工程化方式把流...
5.3、RAG技术:大模型落地的优选之路 从实践角度来看,RAG的优势主要体现在四个方面:首先,实施周期短,企业可以快速构建应用原型;其次,投资成本低,避免了昂贵的训练资源和数据标注支出;再次,业务适应性强,知识库可以随业务需求实时更新;最后,风险可控性好,企业能够通过知识库管理精确把控输出内容。这种技术方案无需复杂的...
研究发现,检索增强生成和微调都是提高 LLMs 性能的有效技术。 3、LLMs 在不同行业潜在应用的影响:对于想要建立 RAG 和微调技术在 LLMs 中应用的流程而言,本文走出了开创性的一步,并促进了多个行业之间的创新和合作。 方法 本文第 2 部分详细介绍采用了方法论,包括数据获取过程、信息提取过程、问题和答案生成,以...
微调和RAG并不互斥，相反，它们可以完美配合，创造出更强大的法律AI系统：专业化与时效性结合：微调的模型提供专业领域的深度理解，而RAG确保这些专业知识始终保持最新。灵活应对：微调的模型处理常见情况，而RAG助力AI应对新颖或罕见的法律问题。深度与广度的平衡：微调提供深度专业知识，RAG则确保AI保持广泛的法律知识更新...
与预训练相比,微调对算力的要求与成本都大大降低,这使得微调对于很多企业来说,在成本与技术上是相对可行的(当然,与RAG范式相比,成本仍然较高)。 大模型微调是一个相对专业的技术任务,涉及较多底层的深度学习的架构、参数及算法知识,以及多种技术(比如全量微调、Prompt Tuning,Prefix Tuning,P-tuning等)。不同的方法...
详细的RAG介绍可以参考这篇文章: 微调最佳实践 1、明确任务: 在微调大型语言模型的过程中,明确任务是基础步骤。它可以提供清晰的方向,确保模型的强大能力被引导用于实现特定目标,并为性能测量设定明确基准。 2、选择合适的预训练模型: 使用预训练模型进行微调至关重要,因为它利用了从大量数据中获得的知识,确保模型不会...
1、MiniCPM3-RAG-LoRA MiniCPM3-RAG-LoRA(https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM3-RAG-LoRA)是一个专门面向检索增强生成（RAG）场景的生成模型。它在MiniCPM3 的基础上，采用低秩适应（LoRA）技术，通过直接偏好优化（DPO）方法进行微调，仅基于两万余条开放域问答和逻辑推理任务的开源数据，在通用评测数据集上...
RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合检索和生成的技术,用于提高文本生成任务的效果。它通过从外部知识库中检索相关信息来增强生成模型的能力。以下是RAG的基本原理和在实际项目中的应用: 基本原理 检索模块 从大型知识库或文档集合中检索与输入相关的信息。常用技术包括BM25、Dense Passage Retrieval (DPR)等。
RAG策略是一种基于检索增强的生成技术。它通过从大型外部数据库中检索与输入问题相关的信息来辅助大模型回答问题。这种方法的核心在于利用外部知识库来扩展大模型的知识边界。优势:即时更新:RAG策略可以即时整合动态数据,实现知识的即时更新,无需重新训练模型。 可解释性强:由于答案直接来自检索库,RAG策略提供的答案具有很...
🤖大模型优化:RAG还是微调? 🔥随着大模型的火热,许多开发者都渴望利用其强大的生成能力来构建各种应用,从而实现商业化变现。然而,直接接入开源的大模型往往无法达到预期的效果。在特定场景下,优化大模型主要有两种方法:检索增强生成(RAG)和模型微调。 💡RAG(检索增强生成):这种方法将检索(或搜索)的能力集成到LLM...