Prompt通过少量示例引导模型生成特定输出,简单灵活;RAG结合检索和生成,适合需要大量外部知识的场景,提高答案准确性和可解释性;Fine-tuning通过特定任务或数据集训练模型,提升特定场景下的表现,适用于有大量数据和计算资源的场景。开发者需根据具体需求选择最合适的优化策略。 在人工智能模型的开发和应用中,Prompt、RAG(Retr...
他在任务效率上也是最高的,有效的Prompt也是可以最大程度的激发模型的好的表现,在之前的文章中也给大家分享过,它是模型效果优化的两条路径-微调和RAG技术,共同的基础。openAI官网也给出了优化prompt的教程,详情也可以看下往期的内容。 延展点来讲,Prompt更像是一种激发模型自己内部更好表现的一个指引,因为模型在基...
智能体(Agents):提供基础和高级模式的prompt支持,集成插件、知识库和联网搜索能力,支持多智能体协作。 工作流(Workflow):支持多轮对话和多模态处理,基于可视化编排简化业务流程,实现智能体分工协作。 知识管理:企业级知识库支持无限存储和RAG检索增强,接入常见文档内容,自定义分类、切片规则与智能预处理,支持多种召回排序...
一句话总结,RAG就是给大模型它原本数据集中没有的知识。 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,旨在应对复杂多变的信息查询和生成挑战。在如今的大模型时代背景下,RAG 巧妙地引入非模型训练所使用的外部数据源,比如截止模型训练时使用的数据之后的更为实时的数据,或者是...