分别在什么情况下使用 对于企业的低成本来说,使用RAG就可以。 对于海上监测任务或者其他作业场景,一般来说,作业的方式都有规范。所以知识更新不频繁,应该采用微调的方法重新训练模型。 微调之后还可以加上RAG,再次增强能力。 编辑于 2025-05-29 10:07・河北 rag 赞同1添加评论 分享喜欢
RAG:计算资源主要花在检索上,对于生成环节反而压力没那么大,但对检索系统的稳定性和速度要求较高,也需要维护一套较为完善的数据库或索引库。 用户体验和响应速度 在微调场景下,只要模型训练完成,回答往往能在较短延迟内直接产出。但当用户的问题属于训练覆盖面之外的领域,就可能出现明显偏差。 在RAG场景下,回复要...
研究发现,检索增强生成和微调都是提高 LLMs 性能的有效技术。 3、LLMs 在不同行业潜在应用的影响:对于想要建立 RAG 和微调技术在 LLMs 中应用的流程而言,本文走出了开创性的一步,并促进了多个行业之间的创新和合作。 方法 本文第 2 部分详细介绍采用了方法论,包括数据获取过程、信息提取过程、问题和答案生成,以...
大模型微调(Fine-Tuning)和检索增强生成(RAG,Retrieval-Augmented Generation)是两种在模型应用中常见的技术。它们分别通过不同的方式提升模型在特定任务上的性能。大模型微调通过对已有的预训练模型进行再训练,使其更好地适应特定的应用场景;而RAG则通过引入外部的知识源,通过检索和生成相结合的方式,提高模型的回答质量...
RAG没有改变大模型，是在大模型原有的语义理解和推理能力的基础上增加外部知识库，扩展大模型的知识边界，从而实现对用户问题的精准回答。而微调是要基于现有大模型新获取的特定领域知识或任务需求，进行针对性的训练，微调过的大模型针对特定任务或领域展现出更高的性能与准确性，进而用于解答用户问题，实现更精准的...
在大模型应用开发的战场上，RAG（检索增强生成）和模型微调就像两种截然不同的武器一个是外挂知识库，另一个是深度定制脑。“到底该选哪个”这是客户问红熊AI的？我用最接地气的语言，把技术原理、适用场景、成本代价掰开揉碎了讲清楚，帮你做出最适合的选择。一、RAG：像带了本“字典”的学霸 想象一下考试时...
RAG和微调是两种广泛使用的方法,它们分别从不同的角度来解决这个问题。RAG:检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation)RAG是一种集成检索能力的LLM文本生成方法。它结合了一个检索系统和一个LLM。检索系统从大型语料库中获取相关文档片段,而LLM则使用这些片段中的信息生成答案。这种方法的核心思想是利用外部信息来改进...
然而,在构建基于LLM的应用时,开发者面临一个重要抉择:是采用RAG(检索增强生成)策略,还是进行模型微调?本文将从多个维度解析这两种策略的差异,并给出实际场景下的选择建议。一、RAG与微调的基本概念 RAG(检索增强生成) RAG,即检索增强生成,是一种结合外部知识库和LLM的技术架构。它通过检索外部数据源,将检索到的...
RAG：AI“永不疲倦的法律研究助理”与微调技术不同，RAG允许语言模型在生成回答时实时检索和利用外部知识库中的信息。这就像是为AI配备了一个随时可查阅的法律图书馆，确保其能够提供最新、最相关的法律信息。RAG技术的实施通常包括以下关键步骤：▶实施步骤 检索阶段：从一个或多个法律知识库中检索与当前输入相关的...
RAG 更简单、更便宜,但其质量可能不匹配。我的建议通常是:从 RAG 开始,评估其性能,如果发现不足,则转向微调。 然而,我的观点后来发生了变化。我认为,将 RAG 和微调视为实现相同结果的两种技术过于简单化,只是其中一种技术比另一种更便宜、更简单。它们从根本上是不同的——它们实际上是正交的,而不是共...