了解LLM与抹布

了解LLM vs. rag

大语言模型（LLMS）和检索增强发电（RAG）都是自然语言处理的有力方法，但它们的体系结构和能力在很大程度上有很大差异。 LLM是在文本和代码巨大数据集中训练的大型神经网络。他们学习单词和短语之间的统计关系，使它们能够产生人类质量的文本，翻译语言并回答问题。 但是，他们的知识仅限于他们接受过培训的数据，这些数据可能已经过时或不完整。 另一方面，抹布将LLM的优势与外部知识库结合在一起。 抹布系统不仅依靠其内部知识，而是首先从数据库或其他来源检索相关信息，然后将此信息提供给LLM以供生成。这使RAG可以访问和处理最新信息，从而克服了LLMS静态知识的局限性。 从本质上讲，LLM是通用文本生成器，而抹布系统更专注于基于特定的外部数据提供准确且上下文相关的答案。

关键性能差异：准确性和延迟

> LLMS和RAG之间的关键性能差异在于准确性和延迟。 LLM由于依赖培训期间所学到的统计模式，有时会产生不准确或荒谬的答案，尤其是在面对培训数据范围之外的问题或涉及细微的事实信息之外的问题时。 它们的准确性在很大程度上取决于培训数据的质量和多样性。 延迟或产生响应所需的时间对于LLM，尤其是大型响应也可能很重要，因为他们需要通过利用外部知识基础来处理其复杂的架构来处理整个输入提示。 他们可以提供更精确和最新的答案，因为它们不受固定培训数据集的局限性的限制。但是，抹布的检索步骤增加了整体延迟。从知识库中搜索和检索相关信息所需的时间可能是很大的，具体取决于数据库的大小和组织以及检索算法的效率。 抹布系统的总体延迟是检索时间和LLM生成时间的总和。因此，尽管RAG通常具有更高的精度，但它可能并不总是比LLM快，尤其是对于简单的查询。

实时响应和最新信息

对于要求实时响应并访问最新信息的应用程序，抹布通常是更合适的体系结构。 合并外部，不断更新的数据源的能力对于新闻摘要，财务分析或当前信息至关重要的客户服务聊天机器人等方案至关重要。 尽管LLM可以用新数据进行微调，但此过程通常很耗时且计算昂贵。 此外，即使通过微调，LLM的知识仍然是及时的快照，而RAG可以动态地从其知识库中访问最新信息。 实时性能需要在抹布系统中有效的检索机制，例如优化的索引和搜索算法。

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>在LLM和抹布之间进行选择：数据和成本

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>在LLM和RAG之间进行选择，并且RAG系统在很大程度上取决于特定的应用程序的数据需求和成本约束。 LLMS更容易实现，仅需要LLM本身和API调用。 但是，对于事实问题，它们的准确性较差，并且缺乏获得当前信息的访问。 它们的成本主要是由API呼叫的数量驱动的，对于大容量应用程序而言可能会变得昂贵。这增加了开发和部署的复杂性和成本。 但是，如果该应用程序需要高准确性并访问最新信息，则增加的复杂性和成本通常是合理的。 例如，如果您需要聊天机器人来基于最新产品目录来回答客户查询，那么尽管设置成本较高，抹布系统可能还是更好的选择。 相反，如果您需要不需要精确的事实信息的创意文本生成器，LLM可能是更具成本效益的解决方案。 最终，最佳选择取决于对准确性，延迟，数据需求和整体成本之间的权衡。

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