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如果你对 RAG 还不是很熟悉的话,请阅读之前的文章 “Elasticsearch:什么是检索增强生成 - RAG?”。你可以阅读文章 “Elasticsearch:在你的数据上训练大型语言模型 (LLM)” 来了解更多关于如何训练你的模型。在今天的文章中,我们来讲述 RAG 及 大语言模型的优缺点。这篇文章旨在优化语言模型的终极指南。
你是否正在努力充分利用大型语言模型 (LLM)? 你不是一个人。 好消息是,你可以选择:检索增强生成 (RAG) 和微调。 但哪一款适合你呢? 让我们来看看吧。
在很多的情况下,我们可以很方便地使用 Elasticsearch 来作为向量数据库,并轻松地实现 RAG。详细实现请参阅文章 “ChatGPT 和 Elasticsearch:OpenAI 遇见私有数据(一)”。
明智地选择,否则你最终可能会得到一个低效、昂贵且难以管理的模型。 以下是如何避免陷阱。
我们将探讨如何在 RAG 和微调之间进行选择,以完成总结文章、在公司环境中回答问题以及自动化客户支持等任务。
从可扩展性和实时需求到道德和现有系统,我们将讨论其他可能使天平有利于一种方法而不是另一种方法的因素。
请记住,最好的方法是符合你的特定需求和目标的方法。 在许多情况下,你需要同时使用两者。 因此,评估、选择和优化你的 LLM 成功之路!
更多有关 Elasticsearch 在大数据及人工智能方面的文章,请参阅 “AI”。
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