为了了解您的企业应该选择什么，您必须了解什么是 RAG 和微调、它们的好处、挑战以及何时使用这些技术。
成来提供最新的、上下文丰富的答案，这对于动态查询来说是理想的。
通过微调模型来适应法律或医疗等特定领域，提高特定领域任务的准确性。
RAG 使用广泛的数据库管理各种查询，使其非常适合可扩展的开放式应用程序。
微调通过优化特定的模型参数，以最少的资源提高准确性。
什么是 RAG（检索增强生成）？
RAG 图像
RAG 是一种先进的 AI 模型架构，它结合了两种 AI 技术——检索和生成。它为用户的查询提供高度准确且与上下文相关的答案。检索组件首先在大型知识数据库中搜索相关信息。然后将此信息传递给 LLM 等生成模型，以创建连贯而精确的响应。
RAG 架构特别适用于需要高精度和详细信息的应用，例如客户支持、研究协助和技术文档。RAG 模型通常设计为可适应的，以便针对特定的知识库或行业进行微调。
什么是微调？
微调过程
微调是机器学习中的一个过程，在这个过程中，预先训练好 律师电子邮件列表 的模型在较小且专业的数据集上进一步训练，以使其适应特定的任务或领域。微调技术使模型能够保留从大型数据集中获得的广泛知识，同时提高其性能。
通过在微调过程中仅调整一部分参数，模型可以高效地学习与新数据相关的细微差别，而无需从头开始训练。这种方法通常用于改进客户服务、医疗保健和金融等应用中的模型，这些领域的准确性至关重要。
在我们开始比较 RAG 与微调之前，让我们先讨论一下 LLM 中每种方法的优势。
RAG 的优势
在检索增强生成与微调的比较中，RAG 在处理多样化和开放式查询方面提供了多种优势，从而提高了模型性能。
RAG 的优势
精选数据库
RAG 从一个精心策划的数据库中提取数据，结合了公共数据和专有数据。它提供了对庞大且相关的信息库的访问，以便为查询提供准确的答案。
安全的数据库环境
比较微调与 RAG 时，另一个重要优势是后者可确保敏感数据受到保护，并且仅供授权用户访问。它使企业能够利用丰富的数据集和强大的安全性。
假设文档嵌入
RAG 根据语义为文档生成嵌入，从而允许进行上下文丰富的信息检索，并使模型即使在复杂或模糊的查询中也能找到相关答案。
最新信息
检索增强生成允许模型访问和利用来自多个来源的最新数据来提供最新信息。它增强了生成的响应的相关性和准确性，使其更加有用。
语义关系
RAG 中的语义关系使模型能够理解和利用概念之间的联系，以促进更具语境相关性的响应。此外，还可以提高生成内容的质量，以获得更深入的见解。
微调的好处
在 LLM RAG 与微调的争论中，后者也提供了各种好处，尤其是在特定领域的应用需要高精度时。
微调的好处
利用预先训练的模型
微调以预先训练的模型为基础，该模型已经对语言有了基本的理解。它无需从头开始训练，因此可以节省时间和计算资源。
适应特定任务数据集
微调允许模型从特定任务的数据集中学习，使其对于特定应用（例如客户支持、法律或医疗任务）具有高度专业化和准确性。
防止过度拟合
通过有针对性的调整，而不是在广泛的数据集上重新训练，微调有助于防止过度拟合。它允许模型更好地在专业领域内推广新数据。
资源效率
微调是一种资源高效型方法，因为它只优化模型参数的子集。它是一种经济高效的方法，无需大量计算即可定制模型。