【生成式AI】RAG vs微调vs快速工程：获胜者是。。。

RAG、微调和快速工程都是旨在提高LLM响应清晰度、上下文和合规性的技术。哪种最适合你？

RAG与微调与快速工程相比

大型语言模型（LLM）是令人印象深刻的工具，改变了我们的工作、娱乐和生活方式，但它们并不完美。他们可以做令人惊叹的事情，从写诗到编码，但他们也有局限性，有时会阻碍他们在现实世界中的有用性。LLM依赖于它们所训练的静态数据。在更新或特定领域的数据集上重新训练LLM既昂贵又耗时，使得模型访问和处理最新信息的能力非常有限。陈旧的数据可能会导致对查询的错误响应，也称为人工智能幻觉，对业务可能造成破坏性后果。为了解决这个问题，已经开发了3种主要方法，特别是：

RAG

RAG（检索增强生成）是一个生成式人工智能框架，它利用私有知识源来提高LLM的性能。RAG是最复杂的LLM响应增强技术，它拦截提示，从内部和外部来源识别相关信息，然后用额外信息增强提示，从而得到更好、更相关的响应。如果实施得当，RAG有可能显著提高LLM输出的事实准确性、相关性和领域特异性。请注意，RAG的有效性部分取决于非常精确的即时工程，以引导检索系统找到最相关的信息。

微调

微调微调是一个旨在帮助经过预培训的LLM在特定任务中脱颖而出的过程。它通过将模型暴露于与所讨论的应用程序相关的其他数据来促进LLM的接地。然而，虽然微调可以显著提高特定目的的响应准确性，但它也是资源密集型和耗时的。此外，针对特定任务进行了微调的模型通常对新任务或意外变化的适应性较差。

快速工程

快速工程是一种专注于优化提供给LLM的输入的技术。通过精心设计每个提示中包含的措辞和信息，提示工程可以塑造模型的输出。提示可分为各种类型，包括面向任务、特定内容、问答格式和思维链提示。有效的快速工程需要深入了解LLM的能力和局限性。通过提供清晰的指令、上下文和所需的格式，提示工程可以减轻基本提示的一些固有缺点。
 

RAG vs微调vs快速工程用例

为了释放LLM的潜力，我们需要以提示的形式提供明确的说明。LLM提示是告诉模型要生成哪种响应的文本。它作为一个起点，提供背景并指导法学硕士达到预期结果。

为了最有效地使用LLM 0，您应该知道何时使用RAG、微调和快速工程。正确的选择取决于给定用例的具体要求。

• 当事实准确性和最新知识至关重要时，应使用RAG。例如，医疗服务提供者的RAG聊天机器人不仅必须能够提供有关治疗和药物的一般信息，还应该能够根据患者的需求个性化其反应，包括当前状况、病史和已知的药物过敏反应等。
• 精细调整可能是狭义任务的选择方法，比如为分析产品评论而定制的情绪分析模型。检索增强生成与微调问题在何时使用什么方面有不同的答案，值得仔细考虑。
• 提示工程以其灵活性和适应性而闻名，可能非常适合需要各种回复的应用程序，如开放式问答环节或创造性写作任务。市场领先的RAG解决方案采用了最新技术，如思维链提示。
• 最终，RAG、微调和快速工程之间的选择归结为对几个因素的仔细考虑，如预期结果、可用资源和数据的性质。下表总结了这些考虑因素：

提示工程是RAG的一个重要组成部分。

主动检索增强生成通过将来自可信私人来源的额外知识整合到生成文本的过程中来增强LLM能力。其工作原理如下：

有效的快速工程是实现RAG承诺的关键。为什么？早期的RAG解决方案面临的挑战是检索相关信息，解释他们检索到的数据，然后生成上下文智能和连贯的输出，而不会产生人工智能幻觉的风险。为了解决这些局限性，由下一代技术创建的精确和详细的RAG提示至关重要。

先进的RAG快速工程解决方案创建了明确的说明，明确定义了所需的信息，并确定了LLM所需的确切数据类型。无论查询需要事实细节、历史背景还是研究结果，下一代RAG提示工程都会为更有针对性的响应提供更清晰的说明。

RAG提示还需要向LLM提供明确的指示，说明它应该如何处理和合并检索到的数据。他们必须确保法学硕士专注于相关信息，避免产生误导或无关的内容。最后，先进的RAG提示工程有助于将输出的语言风格和语调与用户的语言风格相匹配。例如，法律查询需要一种正式、信息丰富的语气，而客户服务互动则需要一种更轻松的对话风格。

K2view GenAI Data Fusion等工具有助于实现RAG提示工程的全部功能。通过实时数据检索和思维链提示，LLM提供完整、合规和上下文输出。

思想链提示为K2view RAG工具提供动力

K2view GenAI数据融合背后的RAG架构使LLM能够从任何来源获取实时企业数据。它利用CoT（思维链）提示来增强任何AI数据应用程序，同时减少RAG幻觉。例如，它使零售聊天机器人能够整合实时客户数据并提供超个性化的响应。更重要的是，GenAI数据融合集成了：

• CoT提示用于实体数据的实时识别和检索
• PII（个人身份信息）的机上数据屏蔽
• 即时解决数据服务访问请求和下一步最佳行动建议
• 通过API、CDC、消息传递或流媒体方法访问所有企业系统

GenAI数据整合了RAG和提示工程（作为微调的替代方案），以实现更准确、相关和安全的响应。