使用 NVIDIA NIM 增強 RAG 應用

Tue, 27 Aug 2024 07:28:23 +0000

大語言模型（LLMs）的出現使 AI 行業受益匪淺，它提供了能夠生成類似人類的文本和處理各種任務的通用工具。然而，雖然 LLMs 展示了令人印象深刻的一般知識，但開箱即用時，它們在專業領域（例如動物科學）中的性能有限。為了提高其在特定領域的效用，該行業通常采用兩種主要策略：微調和檢索增強生成（RAG）。微調需要在精心策劃和結構化的數據集上訓練模型，這需要大量的硬件資源以及領域專家的參與，而這一過程通常既耗時又昂貴。遺憾的是，在許多領域，以兼容業務限制的方式聯系領域專家極具挑戰性。相反，RAG 涉及構建全面的知識文獻語料庫，以及一個有效的檢索系統，該系統可以提取相關文本塊以解決用戶查詢。通過將這些檢索到的信息添加到用戶查詢中，LLMs 可以生成更好的答案。雖然這種方法仍然需要主題專家為數據集精心策劃最佳來源，但它比微調更易于處理和業務兼容。此外，由于無需對模型進行大量訓練，

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Davide Tricarico – NVIDIA 技術博客

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