了解LLM與抹布

了解LLM vs. rag

大語言模型（LLMS）和檢索增強發電（RAG）都是自然語言處理的有力方法，但它們的體系結構和能力在很大程度上有很大差異。 LLM是在文本和代碼巨大數據集中訓練的大型神經網絡。他們學習單詞和短語之間的統計關係，使它們能夠產生人類質量的文本，翻譯語言並回答問題。 但是，他們的知識僅限於他們接受過培訓的數據，這些數據可能已經過時或不完整。 另一方面，抹布將LLM的優勢與外部知識庫結合在一起。 抹布系統不僅依靠其內部知識，而是首先從數據庫或其他來源檢索相關信息，然後將此信息提供給LLM以供生成。這使RAG可以訪問和處理最新信息，從而克服了LLMS靜態知識的局限性。 從本質上講，LLM是通用文本生成器，而抹布系統更專注於基於特定的外部數據提供準確且上下文相關的答案。

關鍵性能差異：準確性和延遲

> LLMS和RAG之間的關鍵性能差異在於準確性和延遲。 LLM由於依賴培訓期間所學到的統計模式，有時會產生不准確或荒謬的答案，尤其是在面對培訓數據范圍之外的問題或涉及細微的事實信息之外的問題時。 它們的準確性在很大程度上取決於培訓數據的質量和多樣性。 延遲或產生響應所需的時間對於LLM，尤其是大型響應也可能很重要，因為他們需要通過利用外部知識基礎來處理其複雜的架構來處理整個輸入提示。 他們可以提供更精確和最新的答案，因為它們不受固定培訓數據集的局限性的限制。但是，抹布的檢索步驟增加了整體延遲。從知識庫中搜索和檢索相關信息所需的時間可能是很大的，具體取決於數據庫的大小和組織以及檢索算法的效率。 抹布系統的總體延遲是檢索時間和LLM生成時間的總和。因此，儘管RAG通常具有更高的精度，但它可能並不總是比LLM快，尤其是對於簡單的查詢。

實時響應和最新信息

對於要求實時響應並訪問最新信息的應用程序，抹布通常是更合適的體系結構。 合併外部，不斷更新的數據源的能力對於新聞摘要，財務分析或當前信息至關重要的客戶服務聊天機器人等方案至關重要。 儘管LLM可以用新數據進行微調，但此過程通常很耗時且計算昂貴。 此外，即使通過微調，LLM的知識仍然是及時的快照，而RAG可以動態地從其知識庫中訪問最新信息。 實時性能需要在抹布系統中有效的檢索機制，例如優化的索引和搜索算法。

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>在LLM和抹布之間進行選擇：數據和成本

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>在LLM和RAG之間進行選擇，並且RAG系統在很大程度上取決於特定的應用程序的數據需求和成本約束。 LLMS更容易實現，僅需要LLM本身和API調用。 但是，對於事實問題，它們的準確性較差，並且缺乏獲得當前信息的訪問。 它們的成本主要是由API呼叫的數量驅動的，對於大容量應用程序而言可能會變得昂貴。這增加了開發和部署的複雜性和成本。 但是，如果該應用程序需要高準確性並訪問最新信息，則增加的複雜性和成本通常是合理的。 例如，如果您需要聊天機器人來基於最新產品目錄來回答客戶查詢，那麼儘管設置成本較高，抹布系統可能還是更好的選擇。 相反，如果您需要不需要精確的事實信息的創意文本生成器，LLM可能是更具成本效益的解決方案。 最終，最佳選擇取決於對準確性，延遲，數據需求和整體成本之間的權衡。

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