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经过精细化的LLM就像一位艺术家，首先学习基础知识，然后掌握特定的艺术风格。

顾名思义，微调涉及调整预先训练的 LLM，使其功能专注于特定任务或领域。这首先涉及在大量数据上训练 LLM，以便它学习一般语言模式，然后在较窄的专业数据集上进行训练。

经过微调的 LLM 可能 卢森堡 whatsapp 数据库 在代码生成或客户服务等特定应用中有所帮助，但如果您正在寻找能够满足整个劳动力需求的 LLM，那么微调就不够了。

何时使用 RAG 与微调
随着人们对生成式 AI 的焦虑不断增加，企业正在寻求全面整合 AI。这意味着单个组织中可能会有不同的 Gen-AI 用例。虽然 RAG 是大多数企业用例的更好选择（因为它更安全、更具可扩展性和更可靠），但微调可能是某些应用程序的答案。

何时使用 RAG
当您需要模型根据大量上下文数据生成响应时，RAG 最有用。

聊天机器人/人工智能助手
聊天机器人或人工智能助手可以通过从指导指南和技术手册中提取相关信息来生成符合语境的准确响应。



它们可以利用企业数据库生成高度个性化的见解，从而做出及时、数据驱动的决策。

文档处理管道
RAG 可帮助企业通过从大型数据集中检索相关信息来建立文档处理管道，同时利用 LLM 生成准确的上下文感知响应。RAG 通过提高 LLM 的效率和准确性，使文档处理管道能够处理复杂的查询或提取特定细节。