免費API深度求索之路：獲取、調(diào)用與應用
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(tài)數(shù)據(jù)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(chuàng)建一份報告。他們可以搜索企業(yè)數(shù)據(jù)庫，查看其他團隊的近期報告，或在撰寫過程中獲取相關(guān)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(shù)據(jù)庫（”研究”）中檢索最新相關(guān)信息的能力相結(jié)合，從而讓您獲得更準確、更貼近上下文的答案。
微調(diào)工作原理
一個精益求精的LLM就像一個藝術(shù)家，先學習基礎知識，然后掌握一種特定的藝術(shù)風格。
顧名思義，”微調(diào) “就是調(diào)整預先訓練好LLM，使其專注于特定任務或領(lǐng)域。 這包括首先在海量數(shù)據(jù)上訓練LLM，使其學習通用語言模式，然后在較窄的專業(yè)數(shù)據(jù)集上進行訓練。
經(jīng)過微調(diào)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(diào)將無法滿足您的需求。
隨著 生成式人工智能的 興起，企業(yè)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(chuàng)人工智能用例。 對于大多數(shù)企業(yè)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(diào)也是一種解決方案。
當您需要模型根據(jù)大量上下文數(shù)據(jù)生成響應時，RAG 最為有用。
聊天機器人或人工智能助手可以從使用指南和技術(shù)手冊中提取相關(guān)信息，生成符合上下文的準確回復。 通過利用企業(yè)數(shù)據(jù)庫，它們可以生成超個性化的見解，從而及時做出數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策。
RAG 可以幫助企業(yè)建立文檔處理管道，從大型數(shù)據(jù)集中檢索相關(guān)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(jié)。
教育軟件也可以從 RAG 和 Gen AI 的結(jié)合中受益，讓學生獲得相關(guān)答案和針對具體語境的解釋。
如果將LLM與正確的數(shù)據(jù)集配對，RAG 還可以幫助處理法律或醫(yī)療查詢。不過，這些領(lǐng)域所要求的準確度意味著仍然需要人工監(jiān)督。
微調(diào)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：
對于 Netflix 或 Spotify 這樣的內(nèi)容提供商來說，對預先訓練好的LLM進行微調(diào)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。
當您需要LLM識別專業(yè)術(shù)語或?qū)嶓w（例如醫(yī)學或法律術(shù)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(zhì)量的響應，但經(jīng)過微調(diào)的LLM可以完成工作。
在 RAG 和微調(diào)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(shù)據(jù)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(yè)化的使用案例擴充LLM，微調(diào)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。
在 Astera，我們相信持續(xù)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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)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。
使用 Astera Intelligence，您可以輕松 實現(xiàn)文檔處理自動化 ，只需點擊幾下即可從數(shù)百（甚至數(shù)千）份文檔中提取相關(guān)信息。更重要的是？您可以立即 建立和部署自己的 RAG 系統(tǒng) ，避免將數(shù)據(jù)發(fā)送到外部。
原文鏈接： https://www.astera.com/type/blog/from-rags-to-riches/
