Patricio Gerpe

LLM 策略：用于企业数据的提示、RAG 和微调

使用大型语言模型处理企业数据时，选择正确的方法需要理解提示工程、检索增强生成 (RAG) 和微调的独特作用。提示工程充当无状态接口，非常适合即时更改请求和输出边界，但无法获取新信息。RAG 充当动态内存，允许模型通过更新外部索引来访问最新信息，而无需重新训练。相反，微调最适合改变默认行为，如语气或词汇，因为它更新缓慢且成本高昂，并且在事实回忆方面效果较差，研究表明 RAG 在知识密集型任务中更胜一筹。