从文章《02》-《05》,我们把中间的 4 大模块【Rewriter】、【Retrieve】、【Reranker】、【Reader】 做了较多的说明,今天,我们要聚焦到,图的下半部分: 我们看到这张图,LLM 连线参与了4 大模块【Rewriter】、【Retrieve】、【Reranker】、【Reader】 ,这个连线关系就是同 prompt(咒语)实现的。 Rewriter 改写: ...
在日常使用大模型的时候,我们经常遇到一个问题,就是prompt提问、检索增强生成(RAG)提问和微调(Fine-Tuning)场景,当然大模型的本质都是输入-模型推理-输出,三个流程,那么这三个场景具体有什么差异性呢 今…
Prompt Engineering,或称提示词工程,则是通过精心设计的指令来引导模型生成所需的输出,它极大地增强了人机交互的自然性和效率。微调则是在预训练模型的基础上,针对特定任务进行优化,以适应新的领域或应用场景。这三种技术各有特点,各有所长,理解它们之间的区别与联系,对于选择合适的生成技术、优化AI应用的性能至关重要...
在RAG系统中,将检索到的知识与Prompt有效融合是产出高效生成内容的核心环节。通过加入Context(上下文),可以引导大模型更准确地理解用户问题,并基于检索到的知识生成相关回答。例如,在回答关于逛漫展需要注意什么的问题时,可以在Prompt中加入“逛漫展时可能会遇到喵星人的入侵”这样的上下文信息,从而引导大模型生成更有趣...
由于架构中涉及多个组件，RAG 的成本要比Prompt Engineering略高。这取决于所使用的嵌入模型、向量存储和...
在人工智能领域,Prompt提示工程作为提升大型语言模型(LLM)性能的关键技术,正受到越来越多的关注。特别是在检索增强生成(RAG)策略下,Prompt的应用更是展现出了强大的潜力和价值。本文将深入探讨RAG策略下的Prompt提示工程,从基础原理到实践应用,为读者提供一份全面的指南。rag...
1、Prompt 的重要性 在RAG(增强检索生成)系统中,打造有效的提示词(Prompt)对于保障大模型输出精准且相关的答案至关重要。提示词不仅负责指导大模型正确解读用户提问,还需整合检索所得的信息,以实现回答的精确性和针对性。接下来,本文将探讨如何在 RAG 系统中打造高效的提示词,进而提高 RAG 系统的回答水平。
结构化 Prompt 对不同模型的适用性 以前有遇到过群里的小伙伴在使用Dify构建工作流的时候使用了一个7B的模型,并且编排的较复杂,而且使用了比较长的结构化提示词,其实只能说这种参数量的模型可能理解你的提示词都费劲,它自己都能绕晕,别说完成你的任务了。
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...
大语言模型优化方法简介:Prompt、RAG、Fine-tuning GPT、LLama、Gemini等大语言模型虽展现出强大能力,但在实际应用中仍有问题,例如在准确性、知识更新速度和答案透明度方面,仍存在挑战。 论文“Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey(面向大语言模型的检索增强生成技术:调查)”...