檢索-增強生成如何工作

檢索增強生成（RAG） 是一個 Gen-AI 框架，可以將LLM與您策劃的動態數據庫連接起來。這就像擁有了一個真正的智能助手，它不僅能依靠記憶，還能從可信來源實時查找信息，為您提供最佳答案。

假設你團隊中的營銷人員正在創建一份報告。他們可以搜索企業數據庫，查看其他團隊的近期報告，或在撰寫過程中獲取相關信息，而不是僅僅使用他們所知道的信息。這就是 RAG 的作用–它 將LLM的強大功能（”記憶”）與從您的私有數據庫（”研究”）中檢索最新相關信息的能力相結合，從而讓您獲得更準確、更貼近上下文的答案。

是什么讓微調成為 “一體之主”？

微調工作原理

一個精益求精的LLM就像一個藝術家，先學習基礎知識，然后掌握一種特定的藝術風格。

顧名思義，”微調 “就是調整預先訓練好LLM，使其專注于特定任務或領域。 這包括首先在海量數據上訓練LLM，使其學習通用語言模式，然后在較窄的專業數據集上進行訓練。

經過微調的LLMs在代碼生成或客戶服務等特定應用中可能會有所幫助，但如果您正在尋找一種能夠滿足整個員工隊伍需求的LLM，那么微調將無法滿足您的需求。

何時使用 RAG，何時使用微調

隨著 生成式人工智能的 興起，企業正在尋求全面融入人工智能。這意味著在一個組織中可能會有不同的創人工智能用例。 對于大多數企業用例來說，RAG 是更好的選擇（因為它更安全、更可擴展、更可靠），但對于某些應用來說，微調也是一種解決方案。

何時使用 RAG

當您需要模型根據大量上下文數據生成響應時，RAG 最為有用。

聊天機器人/人工智能助手

聊天機器人或人工智能助手可以從使用指南和技術手冊中提取相關信息，生成符合上下文的準確回復。 通過利用企業數據庫，它們可以生成超個性化的見解，從而及時做出數據驅動型決策。

文件處理管道

RAG 可以幫助企業建立文檔處理管道，從大型數據集中檢索相關信息，同時利用LLM生成準確的上下文感知響應。 RAG 通過提高LLMs 的效率和準確性，使文檔處理管道能夠處理復雜的查詢或提取特定細節。

教育軟件

教育軟件也可以從 RAG 和 Gen AI 的結合中受益，讓學生獲得相關答案和針對具體語境的解釋。

法律或醫療搜索

如果將LLM與正確的數據集配對，RAG 還可以幫助處理法律或醫療查詢。不過，這些領域所要求的準確度意味著仍然需要人工監督。

何時使用微調

微調是一種實用的方法，適用于需要針對專門用例培訓LLM的情況：

個性化推薦

對于 Netflix 或 Spotify 這樣的內容提供商來說，對預先訓練好的LLM進行微調可以讓它更好地處理和理解每個用戶的獨特需求和偏好，并提供相應的推薦。

命名實體識別（NER）

當您需要LLM識別專業術語或實體（例如醫學或法律術語）時，這也是一種有效的方法。在這種情況下，通用LLM通常會生成不準確或低質量的響應，但經過微調的LLM可以完成工作。

關于 RAG 與微調的結論

在 RAG 和微調之間做出選擇，取決于您的要求和具體使用情況。

如果您想利用 GenAI 增強團隊能力，同時又不損害數據隱私，那么 RAG 就是您的不二之選。如果您想建立文檔處理管道，RAG 顯然是最佳選擇。 但是，如果您想為高度專業化的使用案例擴充LLM，微調可能是更好的選擇。

在做出決定之前，您還應考慮每種方法的成本、可定制性和可擴展性。

Astera Intelligence 利用 RAG 輕松實現文檔管理

在 Astera，我們相信持續改進。此外，我們還是人工智能的忠實粉絲！這就是為什么我們屢獲殊榮的非結構化數據管理解決方案正在進行令人興奮的升級，我們將利用 RAG 的強大功能，使您的文檔管理比以往任何時候都更智能、更快速、更輕松。

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原文鏈接： https://www.astera.com/type/blog/from-rags-to-riches/