提示工程 vs 微调 vs RAG?终于讲明白了

本文将探讨提示工程(Prompt Engineering) 、微调(Fine-tuning)和检索增强生成(RAG)的优缺点,旨在帮助你理解何时以及如何有效地运用这些技术。

自大型语言模型(LLMs)和先进聊天模型问世以来,人们采用多种技术从这些AI系统中获得所期望的输出结果。一些方法通过改变模型的行为使其更好地符合我们的预期,而另一些方法则专注于优化我们对LLMs的查询方式,以获取更精确和相关的信息。

检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)、提示工程(Prompting) 和微调(Fine-tuning)是目前最常用的技术。

下面我们将比较每种技术的优缺点。这非常重要,因为它将帮助你理解何时以及如何有效地使用这些技术。

让我们开始比较,探索每种方法的独特之处。

提示工程

提示词是与大模型交互的最基本方式。它就像给出指令一样。当你使用一个提示词时,你实际上是在告诉模型,你希望它提供哪类信息。

这也被称作提示工程(prompt engineering)。它有点像学会提出正确的问题,以获得最佳答案。

但是你从中获取到的信息是有限的,因为模型只能回馈它在训练过程中已经学到的知识。

图片

提示工程的使用流程相当直接。你无需成为技术专家即可以开始使用,这对大多数人来说是个好消息。但由于它很大程度上依赖于训练好的模型,它可能无法总是提供你所需的最新或最具体的信息。

提示工程最适合处理一般性话题,或者在你需要快速获得答案而不需要深入了解细节时使用。

优点:

  1. 易用性:容易上手,不需要高级技术技能,因此被广泛接受。
  2. 成本效益:由于利用了预训练模型,与微调相比,其计算成本非常低。
  3. 灵活性:可以快速调整,以探索不同的输出,而无需重新训练模型。

缺点:

  1. 不一致性:输出的质量可能会因提示词而产生明显差异。
  2. 定制限制:调整模型响应的能力受限于写提示词的创造力和技能。
  3. 依赖模型知识:输出仅限于模型在初始训练期间学到的内容,高度专业化或最新信息输出效果不佳。

微调

微调是指你让语言模型学习一些新的或特殊的东西。可以将其想象为,更新手机上的应用程序以获得更好的功能。但在这种情况下,应用程序(模型)需要大量的新信息和时间来正确学习一切。这有点像是让模型回到学校学习。

图片

由于微调需要大量的计算资源和时间,可能会很昂贵。但是,如果你需要让模型非常了解特定主题,那么微调很有必要。

这就像是教模型成为你感兴趣的领域的专家,微调后的模型可以给出更准确、更接近你想要寻找的答案。

优点:

  • 定制化:可以定制,使模型能够生成特定领域或风格的内容。
  • 提高准确性:通过在特定的数据集上训练,模型响应更准确。
  • 适应性:微调后的模型可以更好地处理小众主题、原始训练中未涵盖的最新信息。

缺点:

  • 成本:微调需要大量的计算资源,使其比提示工程更昂贵。
  • 技术技能:需要更深入地理解机器学习和语言模型架构。
  • 数据需求:高质量的微调需要大量且精心准备的数据集,这可能很难编译。

检索增强生成(RAG)

检索增强生成(RAG)类似将语言模型与知识库相结合。当模型需要回答问题时,它会首先从知识库中查找并收集相关信息,然后基于这些信息回答问题。这就像模型快速检查信息库,以给出最佳答案。

图片

在需要获取最新信息,或者需要回答超出模型原始学习范围的更广泛话题时,RAG尤其有用。在技术实现难度和成本方面,RAG是中等难度。它之所以出色,是因为它帮助语言模型提供新鲜且详细的答案。但是,和微调一样,它需要额外的工具和信息才能很好地工作。

RAG系统的成本、速度和响应质量严重依赖于向量数据库——RAG系统非常重要的一部分。MyScale 就是这样一个向量数据库,与其他向量数据库相比,使用费用几乎减半,且性能提升3倍。你可以在这里查看基准测试。最重要的是,你不需要学习任何外部工具或语言来访问MyScale。

优点:

  • 动态信息:通过利用外部数据源,RAG可以提供最新和高度相关的信息。
  • 平衡:兼具提示工程的便捷性和微调的定制化。
  • 上下文相关性:通过额外的上下文增强模型的响应,输出更准确和细致。

缺点:

  • 复杂性:实施RAG可能很复杂,需要集成语言模型和检索系统。
  • 资源密集型:虽然比完整的微调资源消耗少,但RAG仍然需要相当大的计算资源。
  • 数据依赖性:输出的质量严重依赖于输入信息的相关性和准确性。

提示工程 vs 微调 vs RAG

现在让我们对比一下提示工程、微调和RAG。这个表格列出了它们之间的差异,你可以依此决定哪种方法更满足你的需求。

图片

这个表格分解了提示工程、微调和RAG的关键点。它应该能帮助你理解哪种方法在不同情况下可能效果最好。我们希望这个比较能帮助你为你的下一个任务选择合适的工具。

RAG - 提升你的AI应用的最佳选择

RAG是一种独特的方法,它将传统语言模型的强大功能与外部知识库的精确性结合起来。这种方法在几个方面脱颖而出,使其在特定情境下比单纯的提示词或微调更具优势。

首先,RAG通过实时抓取最新数据,保障了信息的及时更新与相关性,这一点在新闻查询等需要即时信息的应用中尤为重要。

其次,RAG在个性化定制和资源消耗之间取得了恰当的平衡。它不像完全微调那样需要巨大的计算资源,而是提供了一种更为灵活、更为节省资源的运作方式。这降低了使用门槛,使得更多的用户和开发者能够轻松地利用这一技术。

图片

最后,RAG的混合特性成功弥合了大型语言模型(LLMs)广泛的生成能力和知识库中具体、详细信息之间的差距。这使得输出结果不仅相关和详尽,而且在上下文层面也得到了丰富。

一个优化的、可扩展的、成本效益高的向量数据库解决方案能够极大地提升RAG应用的性能和功能性。

结论

总之,无论你选择提示工程、微调还是检索增强生成(RAG),取决于你的具体需求、可用资源和期望结果。

每种方法都有其独特的优势和局限性。提示工程易于访问且成本效益高,但定制化程度较低。微调提供详细的定制化,但成本和复杂性较高。RAG则取得了平衡,提供最新和特定领域的信息,实现复杂度适中。

如何学习AI大模型?

作为一名热心肠的互联网老兵,我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!

img

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

img

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

img

四、AI大模型商业化落地方案

img

作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

<think>好的,用户问的是DeepSeek的文档推理功能属于提示工程还是RAG(检索增强生成)的范畴。我需要先理清楚这两个概念的区别,然后结合之前提供的DeepSeek文档功能的信息来分析。 首先,提示工程(Prompt Engineering)主要是通过设计有效的提示语来引导模型生成更准确的回答。这涉及到如何构造问题、使用关键词、上下文设定等技巧,不涉及外部数据的整合。而RAG则是将外部数据通过检索系统生成模型结合,先检索相关文档片段,再基于这些信息生成回答,属于模型架构层面的集成。 根据之前的回复,DeepSeek的文档功能允许上传文档并基于内容进行问答、数据关联、交叉验证等,这明显需要模型能够访问并理解用户上传的外部文档内容。这说明系统可能先检索文档中的相关信息,再生成回答,符合RAG的特点。不过,用户可能需要通过特定的提示词来明确指定使用的文档,所以提示工程在这里也起到一定作用,但核心机制更倾向于RAG。 另外,用户可能想知道这种技术分类背后的原理,或者是否需要特定的使用方法。可能需要进一步解释两者的结合,以及在实际应用中如何优化使用。比如,虽然底层是RAG,但用户通过有效的提示词可以更好地引导系统检索和生成,所以两者是互补的。 需要确认是否有其他可能性,比如是否完全依赖提示词而不涉及检索机制。但根据功能描述中的跨文档关联和引用页码,显然系统具备检索外部数据的能力,因此更偏向RAG。最后,结论应该是属于RAG范畴,但结合了提示工程的最佳实践。</think>DeepSeek 的文档推理功能本质上属于 **RAG(检索增强生成)** 的范畴,但融合了提示工程的最佳实践。以下是关键辨析: $$\begin{array}{|l|c|c|} \hline \text{特征} & \text{RAG} & \text{提示工程} \\ \hline \text{数据来源} & \text{外部知识库/文档} & \text{模型内部知识} \\ \text{工作机制} & \text{检索→增强→生成} & \text{指令微调→直接生成} \\ \text{内容控制} & \text{通过文档内容约束} & \text{通过关键词/模板引导} \\ \text{可追溯性} & \text{可标注文档出处} & \text{无法追溯依据} \\ \hline \end{array}$$ **具体表现为**: 1. **RAG 核心特征**: - 建立文档向量数据库(如您上传的文档会被编码为$d \in \mathbb{R}^{n}$的嵌入向量) - 执行相似性检索($sim(q,d) = \frac{q \cdot d}{\|q\|\|d\|}$) - 将检索结果注入上下文窗口进行生成 2. **提示工程增强**: - 需要用户明确指定文档("基于我上传的XX文档") - 通过结构化指令控制输出格式("列出计算公式") - 分步骤提问引导推理过程("先计算利润率再推导影响") **典型工作流程**: $$ \text{用户提问} \rightarrow \mathop{\text{文档检索}}_{\text{RAG}} \rightarrow \mathop{\text{上下文构建}}_{\text{提示工程}} \rightarrow \mathop{\text{推理生成}}_{GPT} $$ **优化建议**: - 对RAG系统:使用精确的文档定位词(如"2023年报第15页表格") - 对提示词:添加验证指令("请分两步验证结论合理性") - 混合使用:先通过RAG获取数据,再用CoT提示词引导推理: $$P(y|x) = \sum_{z \in Z} P(z|x)P(y|z,x)$$ 其中$z$表示从文档中检索到的证据片段 这种设计既能突破模型固有知识局限,又能通过精心设计的提示提升推理可靠性,是目前处理复杂文档推理任务的优选方案。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值