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...
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...
RAG在多个领域都有广泛的应用,如企业知识库、智能客服、电商导购等。特别是在需要尽可能多的最新和准确信息的领域(如医疗保健),RAG的应用显得尤为重要。 二、Fine-Tune:微调 1. Fine-Tune的定义与原理 Fine-Tune是指在一个已经预训练好的模型基础上进行微调,使其更好地适应特定任务或数据集的过程。通过微调,可以...
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 prioritize: Must responses i...
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。
然后直接用这个fine-tune以后的模型,大模型回答起来,明显就从智障级别迅速提升到有智力的级别了。 所以RAG好像只能解决一些基于fact的东西,问题比较明确,文档里面有非常明确的答案,那么就行。 问题明确,但是需要根据现有文档里面的相关答案,再推理推理啥的,就傻逼了。有的时候,满口胡说八道。
RAG or Fine tuning for a domain specific QA chatbot API rag,development,chatbot,assistants-api 41121July 3, 2024 Bad formats for semantic search of RAG? Implementing internal chatbot for troubleshooting an SDK API 4210July 1, 2024 Fine-tuning models: Accurate info vs. creative latitude ...
The first step of fine-tuning is to prepare the dataset you'll use to fine-tune the base LLM. Compared to pre-training, fine-tuning is relatively cheap in terms of computation cost due to techniques likeLoRAandQLoRA. However, constructing the training dataset is more complex than the traini...
Title: Fine-tune the Entire RAG Architecture (including DPR retriever) for Question-Answering 论文简要 : 本文介绍了如何对检索增强生成(RAG)架构进行端到端的微调,包括DPR检索器。通过解决工程挑战,实现了整个RAG架构的端到端微调,并与原始RAG架构进行了比较,证明了端到端RAG架构在问答任务中的优越性能。
finetuner.run(epochs=1) M3E微调后的效果好不好,测评的方式有多种: 模型本身的指标:https://github.com/wangyuxinwhy/uniem/tree/main/mteb-zh 用文本分类、聚类、retrieve、rerank等方式 RAG的指标:https://www.cnblogs.com/theseventhson/p/18261594 context recall、context Precision ...