检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG) 比提示工程更复杂,因为你需要具备编码和架构技能来实现这个解决方案。根据在 RAG 架构中选择的工具不同,复杂度可能会更高。 微调(Fine-tuning)的复杂性甚至比提示工程和 RAG 还要高,因为模型的权重/参数是通过调整脚本进行更改的,这需要数据科学和机器学习专业知识。
由于涉及到创建嵌入和设置矢量存储的任务，RAG也需要很多的工作量，比Prompt Engineering要高一些。微调则...
如果数据经常更新,我们选择RAG方式,因为数据更新过快,模型训练需要时间,并且很多高频更新的数据,没有必要固化在模型中。 2)模型能力的定制 需要对模型的能力进行定制,这个只能选择微调,因为RAG是不会改变模型参数的。 3)模型的可解释性 追求模型的可解释性,这个就需要采用RAG方式,因为知道了给模型的参考数据,就可以...
详解RAG、Prompt Engineering和Fine-tuning技术在AI生成领域的具体作用和差异。分析这些方法如何优化文本生成的准确性、自然交互与适应新任务,及其在不同场景下的最佳应用。
微调:依赖业务数据训练,适合领域深度适配。 效果与成本平衡 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。
RAG比Prompt Engineering具有更高的复杂性,因为需要编码和架构技能来实现此解决方案。根据在RAG体系结构中选择的工具,复杂性可能更高。 微调比上面提到的两个更复杂,因为模型的权重/参数是通过调优脚本更改的,这需要数据科学和ML专业知识。 从头开始训练肯定具有最高的实现复杂性,因为它需要大量的数据管理和处理,并且训...
根据在RAG体系结构中选择的工具,复杂性可能更高。 微调比上面提到的两个更复杂,因为模型的权重/参数是通过调优脚本更改的,这需要数据科学和ML专业知识。 从头开始训练肯定具有最高的实现复杂性,因为它需要大量的数据管理和处理,并且训练一个相当大的模型,这需要深入的数据科学和ML专业知识。 工作量投入 实现的复杂性...
prompt+rag+大模型微调 亚马逊云科技 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...
RAG比Prompt Engineering具有更高的复杂性,因为需要编码和架构技能来实现此解决方案。根据在RAG体系结构中选择的工具,复杂性可能更高。 微调比上面提到的两个更复杂,因为模型的权重/参数是通过调优脚本更改的,这需要数据科学和ML专业知识。 ...
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-