在选择适合您业务场景的语言模型(LLM)时,可以考虑基于微调开源模型和检索增强生成(RAG)的方法。
像 Llama2 这样的开源 LLM 会根据客户的语料库进行微调。这使得经过微调的模型能够内化和理解客户的特定领域,从而无需额外的上下文即可回答问题。 解决该问题的第二种方法是检索增强生成(RAG),它涉及对数据进行分块,将其存储在向量存储中,并根据查询仅检索相关块并将其传递给LLM来回答问题。
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