Erol et al.

评估RAG和微调方法以实现LLM知识接地

研究人员正在探索将大型语言模型（LLM）接地到特定知识领域的先进方法。一种方法是对LaTeX源代码进行预处理，以创建适合检索增强生成（RAG）的AI友好格式，从而保留PDF转换中丢失的结构和语义信息。同时，研究正在评估RAG与微调在工业问答系统（尤其是在汽车领域）中的成本效益。研究结果表明，虽然高端模型最初表现出色，但开源模型可以通过RAG达到相当的质量，使其成为总体上更有效的适应方法。