我们只需构建合适的知识库,RAG 就能自动获取与任务相关的最新信息,为 LLM 提供有力补充。 —03—评估 Fine-Tuning & RAG 5 要素解析 在评估和应用 Fine-Tuning (微调)与 RAG(检索增强生成)等语言 AI 技术时,我们需要全面审视和深入权衡诸多关键因素,方能最大限度发挥它们的能力,并将其贯彻落实到实际场景中...
Fine-tuning 需要一个大型且高质量的标记数据集,以使模型适应特定的任务或领域,而 RAG 可以利用外部知识源而不需要太多标记数据。 此外,RAG 可以通过查询最新的外部数据源来处理频繁变化的数据,而Fine-tuning则需要定期重新训练以保持模型的更新。 通过考虑特定项目的约束条件,如训练数据的可用性、数据的动态性和可用...
Fine-tuning(微调) RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成) 混合方法(RAG + 微调) 影响因素 以下两个重要因素会影响我们的决策: 外部知识需求:你的任务需要多少外部知识。 适应性需求:适应性意味着改变模型的行为、词汇、写作风格等。 如何决定 使用RAG:如果你需要基于自定义知识库生成输出,并且LLM的词汇...
增强的上下文理解: RAG 擅长理解上下文,因为它在生成过程中整合了外部知识。 多样化和相关的输出: 检索机制使模型能够产生多样化和上下文相关的输出,使其适用于广泛的应用。 知识整合的灵活性: RAG 在选择知识源方面提供了灵活性,从而可以适应各个领域。 限制 RAG不是具有所有优点,RAG 也有其自身的局限性,如下所述:...
在构建基于大型语言模型(LLM)的应用时,通常不可能立即使用模型而无需任何调整。为了保持高实用性,我们可以选择以下几种方法之一: Prompt Engineering(提示工程) Fine-tuning(微调) RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成) 混合方法(RAG + 微调)
Fine-Tuning (微调)参考架构示意图 二、开辟 LLM 智能认知的新领域—RAG LLM (大型语言模型)正以其惊人的学习能力和泛化性能,开辟着认知智能的全新境界,而 RAG(检索增强生成)便是为其插上智能利用外部知识的强力翅膀。 那么,什么是 Retrieval-Augmented Generation(检索增强生成)?
Fine-Tuning(微调)和 RAG(检索增强生成),作为两种常见的 LLM 性能优化方法,在很多人眼中可能还带有一丝神秘感。在深入探讨两者的利弊之前,我们有必要先了解这两种方法的基本原理和特点。 一、高效赋能 LM 的利器—Fine-Tuning 什么是 Fine-Tuning (微调)?
在微调 LLM 或使用 RAG 之间进行选择时,一个关键考虑因素是应用程序是否需要访问外部数据源。如果答案是肯定的,RAG 可能是更好的选择。 根据定义,RAG 系统旨在通过在生成响应之前从知识源检索相关信息来增强LLM的能力。这使得该技术非常适合需要查询数据库、文档或其他结构化/非结构化数据存储库的应用程序。可以优化检...
在众多优化策略中,检索增强生成(RAG)和微调(Fine-Tuning)技术脱颖而出,它们各自拥有独特的优势和适用场景。本文将简明扼要地解析这两种技术,帮助读者理解其背后的原理及实际应用。rag-">RAG:检索增强生成 原理简述 RAG(Retrieval Augmented Generation)是一种通过将外部知识库集成到生成过程中的技术,旨在增强LLM的性能...
RAG和Fine-Tuning是两种重要的技术,它们在提高LLM性能和应用范围方面发挥着重要作用。RAG通过引入外部知识库来增强模型的输出和推理能力,适用于需要广泛信息支持的任务和动态变化的知识库。而Fine-Tuning则通过调整预训练模型的参数来使其快速适应新任务或特定领域,适用于对上下文理解和语言生成质量有更高要求的场景。