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...
但在数据有限的情况下,RAG提供了一个强大的替代方案,通过其检索能力确保应用程序保持数据驱动和上下文语境。实例分析 以智能客服为例,如果希望客服能够快速准确地回答客户的问题,同时保持与公司产品和服务的高度契合度,那么可以考虑使用Fine-Tune。通过收集大量的客户常见问题和对应的答案作为数据集,选择合适的检索算法和生...
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 inc...
在人工智能领域,大语言模型(LLM)的性能提升一直是研究的热点。其中,检索增强生成(RAG)和微调(Fine-Tune)是两种常用的方法。它们各自具有独特的优势,适用于不同的场景。本文将对RAG与Fine-Tune进行深入探讨,并分析在LLM性能提升中我们应如何选择。
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。
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 externa...
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 ...