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,您将清晰了解如何...
1. RAG的定义与原理RAG是一种人工智能框架和自然语言处理技术,旨在从外部知识来源检索数据,用于大型语言模型(LLM)。通过在响应中添加相关的检索数据,RAG能够增强用户的提示,减少明显的知识差距和AI幻觉,提高LLM的准确性和相关性。RAG的工作流程通常包括用户提交请求、请求被拦截并得到扩充、向LLM提交增强查询以及返回Tail...
Fine-tune是修改模型本身参数,打个比方就是你要跑的更快,你就不断训练自己让自己的身体产生了变化,达到跑的更快;而RAG则不需要改变你自己的身体素质,只是给你加上了一个助力鞋,让你跑的更快。前者修改了模型本身,后者则是不修改模型本身的基础上在外部配置了其他组件。
RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)通过集成外部知识库(私有数据、特定领域数据等)并使用ICL(In-Context-Learning,上下文学习)来解决模型幻觉、知识不足等问题。如下图所示为 RAG 的常见范式,这里就不再具体陈述: 当然,RAG 也不是万能的,也有其优势和不足: 适合用于: 向模型注入新的知识或者更新模型...
最近因为一些工作上的事情,需要学习大语言模型。 大语言模型里面最著名的开发模式就是RAG:Retrieve,Augment,Generate。 说人话就是,先从知识库里面找相关的信息,然后把这些信息塞进prompt里面去Augment用户的问题,最后,去call LLM的API,让对方产生答案。 因为大语言模型的训练数据集有局限,不管是时间还是领域的限制,肯...
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。
要想RAG好,embedding和reranker必须给力!目前市面上流行的embedding和reranker使用的都是通用预料训练,并未针对安全这个细分领域定制,所以有必要使用安全领域的预料微调一下!目前所有的预料中,获取成本比较低、并且不需要专门投入人力标注的有两种: 网上各种安全论坛的博客、各大热门产品的漏洞说明等 ...
If you want to access new or dynamic data, RAG allows for a simple pipeline to include the latest information quickly. Fine-tuning is more static and depends on the dataset provided for training rather than on information retrieval. However, fine-tuning is best suited for scenarios that ...
Hey there, I’m looking at a few options for optimizing an IT support RAG chatbot. What I have implemented presently is a RAG system with the companies internal knowledge base. This feels already pretty well optimized to…
RAG Fine Tuning and RAFT Explained 6/4/2024 5:34:14 AM. In the realm of large language models (LLMs), techniques like in-context learning (ICL), retrieval augmented generation (RAG), fine-tuning, and retrieval augmented fine-tuning (RAFT) are revolutioniziAbout...