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云南网站建设公司有哪些,找室内设计公司,17网站一起做网店深圳,企业策划书ppt4. RAG概述提高大语言模型(LLM)回答的准确性和一致性通常有三种方式#xff1a;prompt优化#xff1a;prompt优化可以在文本生成和行为控制上提供初步帮助。RAG(检索增强生成)#xff1a;RAG侧重补充训练数据中没有的或过时的信息fine-tuning(微调)#xff1a;fine-tuning则…4. RAG概述提高大语言模型(LLM)回答的准确性和一致性通常有三种方式prompt优化prompt优化可以在文本生成和行为控制上提供初步帮助。RAG(检索增强生成)RAG侧重补充训练数据中没有的或过时的信息fine-tuning(微调)fine-tuning则主要调整模型的行为模式如语气、回答一致性和语言风格。OpenAl 这个图就把优化上下文信息内容和LLM 行为优化分两个轴一个针对 what the model needs to know ,一个针对 how the model needs to act黑色方块和箭头指的是常见优化LLM accuracy和保持consistent behavior的常规步骤1、初始提示 (Prompt)首先从一个基础提示(Prompt)开始。提示是你提供给模型的问题或输入模型会根据这个提示生成结果2、添加静态的 Few-Shot示例Few-shot学习是指在提示中添加几个示例这些示例展示了你期望的输入-输出关系。通过静态地添加这些示例你可以提高模型生成结果的一致性。同时可以evals评估测试3、加入动态检索步骤通过检索机制模型可以动态地根据问题获取与之相关的 Few-shot 示例。这有助于提高模型的性能因为它可以在每次生成时获取到更相关的上下文。4、准备数据集并进行微调为了提高模型的一致性你需要准备一个包含 50 个以上示例的数据集并在这个数据集上对模型进行微调5、优化检索和加入事实检查步骤:索机制帮助模型找到更相关的上下文而事实检査步骤可以帮助检测模型生成的错误(也称为“幻觉”)以确保模型生成的内容更加准确。6、再次训练模型在加入了新的检索机制和事实检査步骤后你可以用增强的输入数据重新训练模型以进一步提高性能RAG技术本质4.1 RAG 是什么RAGRetrieval-Augmented Generation是一种结合了信息检索Retrieval与生成式模型Generation的 AI 技术框架。它的核心思想是在生成回答之前先从外部知识库中检索到相关信息再将这些信息与用户问题一同输入大语言模型让模型“带着事实”回答问题。这样模型的回答不仅更加准确、可解释、实时更新还能避免模型“幻觉”hallucination。4.2 RAG 的基本流程RAG 通常分为两个阶段1️⃣ 检索阶段Retrieval用户输入一个查询query。系统通过向量检索如 FAISS、Milvus、Elasticsearch在知识库中寻找最相关的文档片段。输出若干条与问题相关的文本内容通常称为context或evidence。2️⃣ 生成阶段Generation将检索到的上下文与用户问题一起输入到大语言模型如 GPT、Llama、Claude。模型在这些上下文的辅助下生成答案。4.3 RAG 架构示意用户问题 ↓ [检索模块] → 检索外部知识库向量数据库 ↓ 返回相关文档 [生成模块] ← 将问题 检索结果输入大模型 ↓ 生成增强回答4.4 RAG 的关键组件组件作用常见实现文档预处理将知识源PDF、网页、数据库拆分成段落块chunksLangChain、LlamaIndex向量化Embedding把文本转成向量用于相似度检索OpenAI Embeddings、Sentence-BERT、bge-large-zh向量数据库存储并检索文本向量FAISS、Milvus、Pinecone、Chroma检索策略根据相似度、BM25、RRF 等算法选出上下文similarity search、hybrid search生成模型根据检索结果生成回答GPT-4、Llama3、Claude、QwenPrompt 模板控制生成阶段的上下文格式“Context Question Instruction” 模板