AnalyticDB(ADB)+LLM学习

文章探讨了在大模型存在知识深度和时效性局限的情况下,企业如何通过FineTune垂直领域模型或结合AnalyticDB与LLM创建企业自有的知识资产,以实现高效且定制化的垂直领域服务,特别是通过数据库的提示工程方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

参考:AnalyticDB(ADB)+LLM:构建AIGC时代下企业专属Chatbot-阿里云开发者社区 (aliyun.com)

大模型能够回答较为普世的问题,但是若要服务于垂直专业领域,会存在知识深度和时效性不足的问题,那么企业如何抓住机会并构建垂直领域服务?目前有两种模式,第一种是基于大模型之上做垂直领域模型的Fine Tune,这个综合投入成本较大,更新的频率也较低,并不适用于所有的企业;第二种就是在向量数据库中构建企业自有的知识资产,通过大模型+向量数据库来搭建垂直领域的深度服务,本质是使用数据库进行提示工程(Prompt Engineering)。

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