本文主要是介绍RAG与SFT技术简介，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
RAG与SFT技术简介
- 1. 检索增强生成（RAG）
- 1.1 RAG技术的基本概念
- 1.2 RAG的工作流程
- 1.2.1检索阶段
- 1.2.2 生成阶段
- 1.3 RAG的优势
- 1.4 应用场景
- 2. 指令微调（SFT）
- 2.1 SFT技术的基本概念
- 2.2 SFT的工作流程
- 2.2.1 预训练模型
- 2.2.2 微调阶段
- 2.3 SFT的优势
- 2.4 应用场景
1. 检索增强生成（RAG）
1.1 RAG技术的基本概念
RAG是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）能力的技术。其核心思想是，通过先从一个庞大的数据库中检索相关信息，然后利用生成模型基于这些信息生成答案。这种方法可以提高生成结果的准确性和相关性。
1.2 RAG的工作流程
1.2.1检索阶段
系统首先接收到一个查询（例如一个问题）。
检索模型（通常是一个预训练的BERT模型）从一个大型数据库中找到与查询最相关的文档或片段。
1.2.2 生成阶段
生成模型（通常是GPT-3或其他大型语言模型）接收检索到的文档片段。
生成模型基于这些片段生成最终的回答。
1.3 RAG的优势
增强知识覆盖：通过结合外部知识库，RAG能回答基于广泛知识的问题。
提高生成准确性：利用相关文档作为背景，生成的回答更加精确和有依据。
1.4 应用场景
问答系统：例如，医疗领域的患者问答系统，可以提供准确的医疗信息。
客户支持：自动化客户服务，通过检索数据库回答用户问题。
2. 指令微调（SFT）
2.1 SFT技术的基本概念
指令微调是一种通过在预训练模型上进行额外的微调，使模型能够更好地理解和执行自然语言指令的方法。通过这个过程，模型可以更准确地响应具体的指令，从而提高其实用性和用户体验。
2.2 SFT的工作流程
2.2.1 预训练模型
- 使用大规模文本数据训练的通用语言模型（如GPT-3）。
2.2.2 微调阶段
- 利用特定领域或任务的数据，对预训练模型进行进一步训练。
- 这个过程需要使用高质量的指令-响应对（instruction-response pairs），让模型学习如何执行具体的任务。
2.3 SFT的优势
- 定制化：可以针对特定任务进行微调，使模型在特定领域表现更佳。
- 提高准确性：通过指令微调，模型可以更准确地理解和执行用户的指令。
2.4 应用场景
- 智能助手：如Siri、Alexa，通过指令微调，更好地理解和执行用户命令。
- 特定任务自动化：如法律文本分析、金融报告生成，通过微调模型，可以提高特定任务的执行效果。
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