LLM 대 래그 이해

LLM vs. Rag

대형 언어 모델 (LLM) 및 검색 증강 생성 (RAG) 이해는 자연어 처리에 대한 강력한 접근 방식이지만 아키텍처와 기능은 크게 다릅니다. LLM은 텍스트 및 코드의 막대한 데이터 세트에 대해 교육을받은 대규모 신경망입니다. 그들은 단어와 문구 사이의 통계적 관계를 배우면서 인간의 품질 텍스트를 생성하고 언어를 번역하고 질문에 답할 수 있습니다. 그러나 그들의 지식은 그들이 훈련 된 데이터로 제한되며, 이는 구식이거나 불완전 할 수 있습니다. 반면에 래그는 LLM의 강점을 외부 지식 기반과 결합합니다. RAG 시스템은 먼저 데이터베이스 또는 기타 소스에서 관련 정보를 검색 한 다음이 정보를 LLM에 생성에 공급합니다. 이를 통해 RAG는 최신 정보에 액세스하고 처리하여 LLMS의 정적 지식의 한계를 극복 할 수 있습니다. 본질적으로 LLM은 일반 목적 텍스트 생성기이며 RAG 시스템은 특정 외부 데이터를 기반으로 정확하고 상황에 맞는 답변을 제공하는 데 더 중점을 둡니다.

주요 성능 차이점 : 정확도와 대기 시간

LLMS와 RAG 간의 핵심 성능 차이는 정확도와 대기 시간에 있습니다. LLM은 훈련 중에 배운 통계적 패턴에 의존하기 때문에 때때로 교육 데이터의 범위를 벗어나거나 미묘한 사실 정보를 포함하는 질문에 직면 할 때 때때로 부정확하거나 무의미한 답변을 생성 할 수 있습니다. 그들의 정확도는 훈련 데이터의 품질과 다양성에 크게 의존합니다. 대기 시간 또는 응답을 생성하는 데 걸리는 시간은 복잡한 아키텍처를 통해 전체 입력 프롬프트를 처리해야하므로 LLM, 특히 큰 것들에게도 중요 할 수 있습니다.

외부 지식 기반을 활용하여 일반적으로 더 높은 정확도를 제공합니다. 특히 실제 질문에 대해 더 높은 정확도를 제공합니다. 고정 교육 데이터 세트의 한계에 의해 제한되지 않기 때문에보다 정확하고 최신 답변을 제공 할 수 있습니다. 그러나 Rag의 검색 단계는 전체 대기 시간을 추가합니다. 데이터베이스의 크기 및 구성 및 검색 알고리즘의 효율성에 따라 지식 기반에서 관련 정보를 검색하고 검색하는 데 걸리는 시간은 실질적 일 수 있습니다. 래그 시스템의 전체 대기 시간은 검색 시간과 LLM 생성 시간의 합입니다. 따라서 Rag는 종종 더 높은 정확도를 자랑하지만 특히 간단한 쿼리의 경우 LLM보다 항상 빠르지는 않습니다. 실시간 응답 및 최신 정보

실시간 응답을 요구하고 최신 정보에 대한 액세스를위한 응용 프로그램의 경우 RAG는 일반적으로보다 적합한 아키텍처입니다. 외부의 지속적으로 업데이트 된 데이터 소스를 통합하는 기능은 뉴스 요약, 재무 분석 또는 현재 정보가 가장 중요한 고객 서비스 챗봇과 같은 시나리오에 중요합니다. LLM은 새로운 데이터로 미세 조정할 수 있지만이 프로세스는 종종 시간이 소요되고 계산 비용이 많이 듭니다. 또한 미세 조정에도 불구하고 LLM의 지식은 정시에 스냅 샷으로 남아있는 반면 Rag는 지식 기반에서 최신 정보에 동적으로 액세스 할 수 있습니다. 실시간 성능은 최적화 된 인덱싱 및 검색 알고리즘과 같은 RAG 시스템 내에서 효율적인 검색 메커니즘을 필요로합니다.

LLM과 RAG 중에서 선택하는 것 : 데이터와 비용

LLM과 RAG 시스템을 선택하는 것은 특정 애플리케이션의 데이터 요구 사항 및 비용 제약 조건에 크게 의존합니다. LLM은 구현하기가 더 간단하여 LLM 자체와 API 호출 만 필요합니다. 그러나 실제 질문에는 정확하지 않으며 현재 정보에 대한 액세스가 부족합니다. 비용은 주로 대량 응용 프로그램의 경우 비용이 많이들 수있는 API 통화 수에 의해 주도됩니다.

Rag 시스템에는 지식 기반, 검색 시스템 및 LLM과 같은 더 많은 인프라가 필요합니다. 이는 개발 및 배포 모두에 복잡성과 비용이 추가됩니다. 그러나 응용 프로그램이 높은 정확도와 최신 정보에 대한 액세스를 요구하는 경우 복잡성과 비용 증가가 종종 정당화됩니다. 예를 들어, 최신 제품 카탈로그를 기반으로 고객 쿼리에 답변하기 위해 챗봇이 필요한 경우, 설치 비용이 높아짐에도 불구하고 Rag 시스템이 더 나은 선택 일 수 있습니다. 반대로, 정확한 사실 정보가 필요하지 않은 창의적인 텍스트 생성기가 필요한 경우 LLM은보다 비용 효율적인 솔루션 일 수 있습니다. 궁극적으로 최적의 선택은 정확도, 대기 시간, 데이터 요구 사항 및 전체 비용 사이의 트레이드 오프에 대한 신중한 평가에 달려 있습니다.

위 내용은 LLM 대 래그 이해의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!