RAG的优势在于其能够结合检索和生成,通过检索相关信息来增强模型的生成能力。RAG 特别适合于需要大量外部知识的场景,如AI文档问答、业务培训、科研等。RAG 通过检索相关信息,可以显著提高答案的准确性,并且可以生成更具上下文关联性和逻辑一致性的内容。RAG 的一个显著特点是知识更新成本低,因为用户只需更新知识库而不必...
Prompt、RAG和大模型微调是提升大模型性能的三种核心技术。简单来说,Prompt通过精心设计的提示词引导模型生成符合预期的回答,适合快速获取特定类型的内容。RAG通过检索外部知识库,结合生成技术,提高回答的准确性和时效性,特别适合需要最新信息的任务。大模型微调则是在预训练模型的基础上,使用特定领域数据进行进一步训练,让...
与RAG相比，质量可能稍微好一些，但这取决于具体实例。所以评估是否值得花时间在两者之间进行权衡分析是很...
LangGPT 社区是国内最大的提示工程社区。LangGPT 是 Language For GPT 的简称,中文名为结构化提示词。 LangGPT 是一个帮助你编写高质量提示词的工具,理论基础是一套模块化、标准化的提示词编写方法论——结构化提示词。 结构化 Prompt 对大模型的 Prompt 应用CoT 思维链方法的有效性是被研究和实践广泛证明了的。
快速理解提示词、RAG、微调, 视频播放量 152、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 2、转发人数 0, 视频作者 孙小映, 作者简介 爱好:骑车、游泳、跑步「虽然都做的一般般」 努力生活 努力开心 ,相关视频:通俗易懂讲AI-如何理解Token和Embedding?,通俗易懂讲AI-
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术是一种集成检索与生成双重能力的知识增强方案。它通过引入非模型训练所使用的外部数据源，为大模型赋予了更准确和更实时的信息检索实力，从而显著提升了信息查询和生成答案的质量。总结来说，function_call 是构建高效、智能Agent的重要组成部分，用于实现Agent对外部世界的操作接口...
Naive RAG 的准备流程如下: 将文本分割成小块; 然后使用某种 Transformer Encoder 模型将这些小块转换为向量; 把这些向量汇总到一个索引中; 在使用时,创建一个针对大语言模型的提示,指导模型根据我们在搜索步骤中找到的上下文回答用户的查询。 下面是一个RAG例子,中文的prompt在注释里: ...
快速验证:优先选择Prompt→RAG→微调逐步迭代。 高精度要求:直接采用微调,辅以RAG补充实时数据。 技术选型建议 简单任务/低成本:直接使用 Prompt 工程(如 Few-Shot 示例)。 数据敏感/高合规:优先微调,结合 RAG 更新政策知识。 实时性要求高:RAG + 流式输出,减少模型负载。
解密prompt系列39. RAG之借助LLM优化精排环节 RAG的部分我们之前讨论过信息召回的多样性,信息密度和质量,主要集中在召回,融合,粗排的部分。这一章我们集中看下精排的部分。粗排和精排的主要差异其实在于效率和效果的balance。粗排模型复杂度更低,需要承上启下,用较低复杂度的模型,在大幅度缩小召回候选量级的基础上...
当希望在更改模型和提示模板方面具有更高的灵活性,并且用例不包含大量域上下文时,可以使用Prompt Engineering。 当想要在更改不同组件(数据源,嵌入,FM,矢量引擎)方面具有最高程度的灵活性时,使用RAG,这样简单并且可以保持输出的高质量(前提是你要有数据)。 当希望更好地控制模型工件及其版本管理时,可以使用微调。尤其...