毛坯房(RAG)初期装修便宜,但后期若频繁更换电器(更新知识库),需反复调整线路(检索策略),人工费可能累积; 精装房(Fine Tune)一次性投入高,但入住后无需操心电路(模型稳定运行),除非需要整体翻修(领域迁移)。 04 可靠性对比:外挂模块 vs 内生系统 RAG的“明线逻辑” 优势:知识库与大模型本身解耦,如果出现故障,可以及时隔离。
RAG的优势 RAG的劣势 FT和RAG结合 可能的企业级设计 推荐阅读: 在生成式人工智能领域目前的争论之一是围绕微调、检索增强生成(RAG)和提示语(prompt)哪个是最佳方案,或者他们两两组合是不是合适的选择。在这篇文章中,我们将探讨RAG和Finetune两种技术,突显它们的优势、劣势以及可能的两者结合方案。通过阅读本文,您将...
根据RAG和Fine-Tune各自的特性,我们需要作出合理的选择,也正是因为两者有各自的特性:RAG和微调之间的细微差别涵盖了模型架构、数据需求、计算复杂性等方面,所以我们不同的选择,在项目的最终结果上也会产生巨大的差别: 在特定任务的场景中,由于模型性能不佳,导致输出结果与理想结果相去甚远。 如果使用的技术没有对使...
使用准备好的知识库对LLM进行fine-tuning,让LLM成为领域专家,经常使用lora等低成本finetune,毕竟LLM的全参调参也是非常耗GPU的,从成本考虑不如RAG 向量知识库的形式,效果上很多业务下会比向量数据库略优。 杂谈 RAG与Fine-Tuning的利用知识库的形式差异还是比较明显的,以小明参加考试为例: 1、finetune:小明辛勤备考...
简介:本文探讨了RAG与Fine-Tune在提升大语言模型(LLM)性能方面的作用与选择策略。RAG通过检索增强生成,为LLM提供最新、准确的信息,减少幻觉;而Fine-Tune则通过微调模型,使其更好地适应特定任务。文章分析了两者在模型架构、数据需求、计算复杂性等方面的差异,并提供了选择策略。
本文将从痛点介绍、案例说明和领域前瞻三个角度,深入探讨RAG技术对LLM性能的提升,以及如何在RAG与Fine-Tune之间做出明智的选择。 一、痛点介绍 大型语言模型(LLM)在处理自然语言任务时,往往面临着性能与效率的双重挑战。传统的Fine-Tune方法虽然可以针对特定任务进行优化,但通常需要大量的计算资源和时间。而RAG(Retrieval...
如何综合考虑以上的因素并合理利用相关技术是一个比较有挑战的工作,其中一种常见的错误是认为这个过程是线性的,如下图所示,首先 Prompt Engineering,再 RAG,最后 Finetune,按照这个顺序完成: 作者认为最好沿着两个轴来考虑这个问题: Context Optimization:如果模型没有相应的知识,比如一些私有数据。
you’ll use your LLM. As noted in the table below, most use cases will benefit from the effort to combine the two approaches—for most companies, once they’ve put in the effort to fine-tune, RAG is a natural addition. But here are six questions to ask to determine which to ...
具体的 RAG 技术架构 的执行流程 : 首先,用户输入 " 提示词 " 后 , 然后,AI 大模型 拿到 " 提示词 " 之后 , 先到 " 向量数据库 " 中 , 检索所有可能与该 " 提示词 " 相关的知识 , 最后,将 " 提示词 " 根据" 提示词 " 从 向量数据库 中 检索出来的知识 ...
RAG systems, on the other hand, offer a level of transparency that’s not typically found in solely finetuned models. Given the two-step nature of RAG — retrieval and then generation — users can peek into the process. The retrieval component allows for the inspection of which external doc...