检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG) 还需要适度的努力,比提示工程稍微高一些,因为涉及到创建 Embeddings 和设置向量存储的任务。 微调(Fine-tuning)是一项比提示工程和 RAG 更费力的任务。虽然 Fine-tuning 可以使用很少的数据进行(在某些情况下甚至只需 30 个或更少的示例),但是设置 Fine-tuning 并正...
Fine-tuning提升特定领域性能的微调技术 Fine-tuning是一种通过特定领域数据对预训练模型进行针对性优化的技术。它利用特定领域的数据集对已预训练的大模型进行进一步训练，使模型能够更好地适应和完成特定领域的任务。知识库构建深度理解的行业专家 知识库是针对特定领域或企业内部构建的，通过RAG、微调等技术手段，将通用...
RAG VS Fine-tuning 知识获取与融合能力:RAG技术为语言模型赋予了无与伦比的知识检索与融合能力,突破了传统Fine-tuning微调方式的局限,使模型的输出质量和知识覆盖面得到了极大的提升。 幻觉减少:RAG系统的设计本质上可以降低其产生幻觉的可能性,因为它基于实际检索到的证据进行响应构建,而Fine-tuning微调虽然可以在一定...
方法论上的区别很明显,RAG技术重在通过外部知识库的检索来增强生成文本的准确性和相关性。Prompt Engineering则专注于通过设计和优化提示词来指导模型生成特定的输出,强调的是交互的自然性和生成的可控性。而Fine-tuning则是利用预训练模型的知识,通过在特定任务上的进一步训练来提高模型的性能,它更多地关注模型对新任务...
随着AI人工智能技术的不断发展,一些领域有关的概念和缩写总是出现在各种文章里,像是Prompt Engineering、Agent 智能体、知识库、向量数据库、RAG 以及知识图谱等等,但是这些技术和概念也的的确确在AI大模型的发展中扮演着至关重要的角色。这些技术元素在多样化的形态中相互协作,共同推动 AI 技术持续向前发展。在这篇...
Fine-tuning是一种通过特定领域数据对预训练模型进行针对性优化的技术。它利用特定领域的数据集对已预训练的大模型进行进一步训练,使模型能够更好地适应和完成特定领域的任务。 知识库构建深度理解的行业专家 知识库是针对特定领域或企业内部构建的,通过RAG、微调等技术手段,将通用的大模型转变为对特定行业或企业内部有...
随着AI人工智能技术的不断发展,一些领域有关的概念和缩写总是出现在各种文章里,像是Prompt Engineering、Agent 智能体、知识库、向量数据库、RAG 以及知识图谱等等,但是这些技术和概念也的的确确在AI大模型的发展中扮演着至关重要的角色。这些技术元素在多样化的形态中相互协作,共同推动 AI 技术持续向前发展。在这篇...
Fine-tuning是一种通过特定领域数据对预训练模型进行针对性优化的技术。它利用特定领域的数据集对已预训练的大模型进行进一步训练,使模型能够更好地适应和完成特定领域的任务。 知识库构建深度理解的行业专家 知识库是针对特定领域或企业内部构建的,通过RAG、微调等技术手段,将通用的大模型转变为对特定行业或企业内部有...
RAG:通过检索的方式查找问题相关内容,并扩展到 LLM 的 Prompt 中,以供 LLM 参考。此优化需要引入一个检索系统,不过当前相关方案已经比较成熟,实施代价不高,比如 Milvus + LangChain。 Fine-tuning:通过增强 LLM 本身的能力来提升性能。依旧不需要额外组件,但是可能需要大量标注数据来微调模型,这个代价也可能比较高。
在对LLM本身的优化上没啥可弄的,最后就只能走到Fine-tuning这一条路 在对本身的Context进行优化的方式,我们一般起手式是先prompt-engineering prompt-engineering不好使了,我们会借助RAG来实现额外的能力和知识 我们先来把几个概念再捋一下 prompt-engineering ...