从 RAG 到财富：为什么检索增强一代在 RAG 与微调之争中获胜？

在LLMs的世界里，规模并不重要。重要的是如何产生产出。今年，生成式人工智能（GenAI）在企业中的采用率从 33% 猛增至 65%，这意味着如果您的企业没有利用人工智能，那么是时候加入进来了，否则就会被甩在后面。

企业利用 GenAI 的一种有效方式是训练和部署私有大型语言模型LLMs)。公共LLMs对日常任务很有帮助，但企业担心数据隐私和准确性，这也是理所当然的。

那么，不想向 ChatGPT 和 Gemini 等公共LLMs提供数据的企业该怎么办呢？显而易见的解决方案就是私人LLMs。德勤（Deloitte）、摩根大通（JPMorgan Chase）、高盛（Goldman Sachs）和摩根士丹利（Morgan Stanley）等机构已经部署了私人LLMs来协助他们的团队。

那么，您的人工智能计划呢？您的数据团队如何才能从LLM获得价值？这就是 RAG vs. Fine-Tuning 这两个有前途的 GenAI 开发和优化框架的用武之地。

是什么让 RAG 成为 “万事通”？

检索-增强生成如何工作

检索增强生成（RAG）是一个 Gen-AI 框架，可以将LLM与您策划的动态数据库连接起来。这就像拥有了一个真正的智能助手，它不仅能依靠记忆，还能从可信来源实时查找信息，为您提供最佳答案。

假设你团队中的营销人员正在创建一份报告。他们可以搜索企业数据库，查看其他团队的近期报告，或在撰写过程中获取相关信息，而不是仅仅使用他们所知道的信息。这就是 RAG 的作用–它将LLM的强大功能（”记忆”）与从您的私有数据库（”研究”）中检索最新相关信息的能力相结合，从而让您获得更准确、更贴近上下文的答案。

是什么让微调成为 “一体之主”？

微调工作原理

一个精益求精的LLM就像一个艺术家，先学习基础知识，然后掌握一种特定的艺术风格。

顾名思义，”微调 “就是调整预先训练好LLM，使其专注于特定任务或领域。这包括首先在海量数据上训练LLM，使其学习通用语言模式，然后在较窄的专业数据集上进行训练。

经过微调的LLMs在代码生成或客户服务等特定应用中可能会有所帮助，但如果您正在寻找一种能够满足整个员工队伍需求的LLM，那么微调将无法满足您的需求。

何时使用 RAG，何时使用微调

随着生成式人工智能的兴起，企业正在寻求全面融入人工智能。这意味着在一个组织中可能会有不同的创人工智能用例。对于大多数企业用例来说，RAG 是更好的选择（因为它更安全、更可扩展、更可靠），但对于某些应用来说，微调也是一种解决方案。

何时使用 RAG

当您需要模型根据大量上下文数据生成响应时，RAG 最为有用。

聊天机器人/人工智能助手

聊天机器人或人工智能助手可以从使用指南和技术手册中提取相关信息，生成符合上下文的准确回复。通过利用企业数据库，它们可以生成超个性化的见解，从而及时做出数据驱动型决策。

文件处理管道

RAG 可以帮助企业建立文档处理管道，从大型数据集中检索相关信息，同时利用LLM生成准确的上下文感知响应。 RAG 通过提高LLMs 的效率和准确性，使文档处理管道能够处理复杂的查询或提取特定细节。

教育软件

教育软件也可以从 RAG 和 Gen AI 的结合中受益，让学生获得相关答案和针对具体语境的解释。

法律或医疗搜索

如果将LLM与正确的数据集配对，RAG 还可以帮助处理法律或医疗查询。不过，这些领域所要求的准确度意味着仍然需要人工监督。

何时使用微调

微调是一种实用的方法，适用于需要针对专门用例培训LLM的情况：

个性化推荐

对于 Netflix 或 Spotify 这样的内容提供商来说，对预先训练好的LLM进行微调可以让它更好地处理和理解每个用户的独特需求和偏好，并提供相应的推荐。

命名实体识别（NER）

当您需要LLM识别专业术语或实体（例如医学或法律术语）时，这也是一种有效的方法。在这种情况下，通用LLM通常会生成不准确或低质量的响应，但经过微调的LLM可以完成工作。

关于 RAG 与微调的结论

在 RAG 和微调之间做出选择，取决于您的要求和具体使用情况。

如果您想利用 GenAI 增强团队能力，同时又不损害数据隐私，那么 RAG 就是您的不二之选。如果您想建立文档处理管道，RAG 显然是最佳选择。但是，如果您想为高度专业化的使用案例扩充LLM，微调可能是更好的选择。

在做出决定之前，您还应考虑每种方法的成本、可定制性和可扩展性。

Astera Intelligence 利用 RAG 轻松实现文档管理

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原文链接： https://www.astera.com/type/blog/from-rags-to-riches/