RAG lwn. fine-tuning: mana satu benar-benar berkesan untuk chatbot perniagaan

RAG berbanding penalaan halus: kerangka penilaian

Soalan yang paling kerap kami terima daripada pengasas: "Patutkah saya melakukan penalaan halus GPT-4 menggunakan data saya, atau menggunakan RAG?"

Hampir setiap kali, jawapannya ialah: RAG.

RAG dalam 60 saat

Retrieval-Augmented Generation: apabila kueri diterima, anda mendapatkan semula bahagian paling relevan daripada pangkalan pengetahuan anda dan memasukkannya ke dalam konteks model.

Model menggunakan kandungan ANDA sebagai sumber rujukan muktamad. Model tidak boleh mereka-reka maklumat di luar kandungan yang diperoleh semula.

Mengapa RAG lebih sesuai untuk chatbot perniagaan

1. Kemas kini serta-merta. Mengubah harga di laman web anda? RAG akan mengesan perubahan itu pada kueri seterusnya. Penalaan halus memerlukan latihan semula.

2. Pengasingan setiap tenant. Data setiap pelanggan disimpan dalam pangkalan data vektor mereka sendiri. Tiada pencampuran silang data.

3. Lebih menjimatkan. €0.0001 bagi setiap kueri berbanding €5,000+ bagi setiap proses penalaan halus.

4. Tiada halusinasi fakta. Model memetik kandungan yang diperoleh semula secara kata demi kata. Pengiraan, harga, dasar — semuanya tepat.

Bila penalaan halus wajar digunakan

• Anda memerlukan NADA tertentu yang tidak dapat dihasilkan semula secara konsisten melalui prompt (contohnya, gaya formal perubatan atau jenaka khusus jenama)
• Anda memerlukan output berstruktur dalam format yang tidak dapat dihasilkan secara konsisten oleh model asas
• Anda mempunyai >10,000 pasangan input/output berkualiti tinggi

Bagi 95% chatbot perniagaan — termasuk chatbot kami — RAG ialah jawapannya.