利用检索增强生成进行内部知识处理
Posted: Tue Feb 11, 2025 6:43 am
通过上下文检索和人工智能驱动的综合来增强决策能力。
法学硕士
照片
塔拉·萨马尔
活动和内容营销实习生
数据科学与机器学习
你有没有想过ChatGPT究竟是如何工作的？它从哪 阿尔巴尼亚电报号码数据 里获得所有信息？简而言之，像 ChatGPT 这样的大型语言模型是在两种类型的数据上进行训练的：用于推理和思考的数据以及用于事实和信息的数据。
但是，我们如何整合个性化信息？我们如何让 ChatGPT 等工具提供我们正在寻找的具体答案？请关注“数据对话：掌握知识处理和系统可观察性”活动，该活动由人工智能部门负责人 João Rocha e Melo 主持，他精通数据科学和机器学习。他通过检索增强生成解释了大型语言模型及其内部知识处理。
法学硕士如何获取信息？
向大型语言模型输入信息具体有三种方式：初始训练、微调、提示。
初始训练是创建和训练模型的基础阶段，一切从这里开始！
微调涉及在模型已经学到的知识的基础上进行构建。它调整模型的内部参数，使其能够用新信息做出响应。
提示是我们向模型提供以获得答案的文本 。
LLM
初始训练和微调的优缺点
初始训练和微调是涉及固定参数的必要阶段。这意味着一旦提供信息，模型就最终确定了，无法进一步更新。这意味着一旦提供信息，模型就最终确定了，无法进一步更新。
由于提示较少，用户可以从更高的准确率中受益，从而使模型能够更有效地运行。然而，一个主要缺点是它不能丢弃或忘记信息，这使得数据收集和处理效率降低。也很难衡量所提供信息的质量。最后，虽然初始训练和微调的影响成本都很低，但很难掌握，而且成本可能很高。
提示的优点和缺点
在当今不断变化的数字世界中，我们需要一个不仅能让我们聊天，还能帮助我们收集和处理信息的系统。根据 João 的说法，解决方案在于提示：
“未来行业的发展方向是通过提示，这将改变提问的现状。 ”
与初始训练和微调不同，提示可以将实时信息调整为领域知识。这通过模块化提高了信息质量，这意味着如果发布了新模型，其他模型可以利用它，从而让它们一起发展。
然而，提示越大，其准确性就越低，这与我们期望模型的精度相矛盾，从而很难衡量输出的质量。
什么是检索增强生成？
检索过程的工作原理是获取文档，将其放入数据库，然后检查是否已从该数据库中检索到最相关的信息。此过程通过随着时间的推移为其提供更多信息来改进 LLM 模型的生成。但它是如何工作的呢？
“当您的问题与可能包含答案的文档匹配时，检索过程就会起作用。”
检索过程使用一种称为嵌入的特定技术进行。嵌入是计算机将单词转换为数字的过程，使它们能够解释单词的概念并确定两个想法是紧密相关还是相距甚远。这种技术将某些单词与所问问题联系起来，从而检索出最相关的文档。
rag
RAG（检索增强生成）系统的重要性在于它能够适应快速变化的行业。在过去的一年里，这些系统不断发展，使公司和企业能够根据其内部文档检索增强生成。
如果您有兴趣了解更多有关人工智能及其代理和系统的知识，请查看Ironhack 的人工智能训练营，并扩展您在科技行业的技能和知识！
法学硕士
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活动和内容营销实习生
数据科学与机器学习
你有没有想过ChatGPT究竟是如何工作的？它从哪 阿尔巴尼亚电报号码数据 里获得所有信息？简而言之，像 ChatGPT 这样的大型语言模型是在两种类型的数据上进行训练的：用于推理和思考的数据以及用于事实和信息的数据。
但是，我们如何整合个性化信息？我们如何让 ChatGPT 等工具提供我们正在寻找的具体答案？请关注“数据对话：掌握知识处理和系统可观察性”活动，该活动由人工智能部门负责人 João Rocha e Melo 主持，他精通数据科学和机器学习。他通过检索增强生成解释了大型语言模型及其内部知识处理。
法学硕士如何获取信息？
向大型语言模型输入信息具体有三种方式：初始训练、微调、提示。
初始训练是创建和训练模型的基础阶段，一切从这里开始！
微调涉及在模型已经学到的知识的基础上进行构建。它调整模型的内部参数，使其能够用新信息做出响应。
提示是我们向模型提供以获得答案的文本 。
LLM
初始训练和微调的优缺点
初始训练和微调是涉及固定参数的必要阶段。这意味着一旦提供信息，模型就最终确定了，无法进一步更新。这意味着一旦提供信息，模型就最终确定了，无法进一步更新。
由于提示较少，用户可以从更高的准确率中受益，从而使模型能够更有效地运行。然而，一个主要缺点是它不能丢弃或忘记信息，这使得数据收集和处理效率降低。也很难衡量所提供信息的质量。最后，虽然初始训练和微调的影响成本都很低，但很难掌握，而且成本可能很高。
提示的优点和缺点
在当今不断变化的数字世界中，我们需要一个不仅能让我们聊天，还能帮助我们收集和处理信息的系统。根据 João 的说法，解决方案在于提示：
“未来行业的发展方向是通过提示，这将改变提问的现状。 ”
与初始训练和微调不同，提示可以将实时信息调整为领域知识。这通过模块化提高了信息质量，这意味着如果发布了新模型，其他模型可以利用它，从而让它们一起发展。
然而，提示越大，其准确性就越低，这与我们期望模型的精度相矛盾，从而很难衡量输出的质量。
什么是检索增强生成？
检索过程的工作原理是获取文档，将其放入数据库，然后检查是否已从该数据库中检索到最相关的信息。此过程通过随着时间的推移为其提供更多信息来改进 LLM 模型的生成。但它是如何工作的呢？
“当您的问题与可能包含答案的文档匹配时，检索过程就会起作用。”
检索过程使用一种称为嵌入的特定技术进行。嵌入是计算机将单词转换为数字的过程，使它们能够解释单词的概念并确定两个想法是紧密相关还是相距甚远。这种技术将某些单词与所问问题联系起来，从而检索出最相关的文档。
rag
RAG（检索增强生成）系统的重要性在于它能够适应快速变化的行业。在过去的一年里，这些系统不断发展，使公司和企业能够根据其内部文档检索增强生成。
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