大模型微调与RAG的选型建议

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最近其实挺多文章都有在聊RAG的，但我回过头来分析发现，缺少一篇有关使用时机的文章。我本身非常喜欢RAG所代表的实践方案，但不代表所有情况下都推荐使用RAG，毕竟我们需要因地制宜，结合实际情况来进行方案选择，本文就带大家一起分析RAG的优劣势。 目录： 微调与RAG介绍 为什么用微调和RAG对比 微调和RAG的优劣势对比 技术方案分析案例   在深入研究之前，让我们揭开这两种方法的神秘面纱: RAG: 这种方法将检索(或搜索)的能力集成到LLM文本生成中。它结合了检索系统(从大型语料库中获取相关文档片段)和LLM(使用这些片段中的信息生成答案)。本质上，RAG帮助模型“查找”外部信息以改进其响应。 微调: 这是采用预训练的LLM并在较小的特定数据集上进一步训练它以使其适应特定任务或提高其性能的过程。通过调优，我们根据数据调整模型的权 ………………………………