从 RAG 到财富：为何检索增强生成能赢得 RAG 与微调之战
Posted: Sat Dec 07, 2024 8:48 am
在法学硕士的世界里，规模并不重要。重要的是你如何产生产出。今年，组织中生成式人工智能 (GenAI) 的采用率从 33% 跃升至 65%，这意味着如果你的组织没有利用人工智能，那么是时候加入进来，否则就会落后。
企业利用 GenAI 的一个有效方法是训练和部署私有大型语言模型 (LLM)。公共 LLM 对日常任务很有帮助，但公司有数据隐私和准确性方面的担忧，这是理所当然的。
那么，如果企业不 卢森堡 whatsapp 数据库 想将数据交给 ChatGPT 和 Gemini 等公共法学硕士，该怎么办？显而易见的解决方案是私人法学硕士。德勤、摩根大通、高盛和摩根士丹利等组织已经部署了私人法学硕士来协助他们的团队。
那么，你的 AI 计划怎么样？你的数据团队如何从 LLM 中获得价值？这就是 RAG 与 Fine-Tuning 这两个用于 GenAI 开发和优化的有前途的框架发挥作用的地方。
利用 Astera 将原始数据转化为洞察
利用 RAG 最大限度地发挥非结构化数据的潜力。使用 Astera 构建和实施您自己的 RAG。
让我们讨论您的数据和 AI 需求。
是什么让 RAG 成为万事通
RAG 与 Fine-Tuning 的简要概述
检索增强生成的工作原理
检索增强生成 (RAG)是一个 Gen-AI 框架，可以将 LLM 连接到您精心策划的动态数据库。这就像拥有一个真正聪明的助手，他不仅依靠记忆，还可以实时从可信来源查找信息，为您提供最佳答案。
假设您团队中的营销人员正在创建报告。他们不仅可以使用他们所知道的内容，还可以搜索企业数据库、查看其他团队的最新报告或提取相关信息来支持他们的写作。这就是RAG 的作用- 它结合了 LLM（“记忆”）的强大功能以及从您的私人、精选数据库（“研究”）中检索最新相关信息的能力，以便您可以获得更准确、更符合上下文的答案。
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