RAG vs fino prilagajanje: kaj dejansko deluje pri poslovnih klepetalnih robotih
Za poslovne klepetalne robote je RAG prava izbira v 90% primerov. Fino prilagajanje je smiselno, ko potrebujete določen slog ali obliko izpisa. Tako ugotovite, kaj potrebujete.
Ekipa GlobalChatbot
Inženiring, strategija, uspehi strank
RAG ali fino prilagajanje: okvir za odločanje
Vprašanje, ki nam ga ustanovitelji najpogosteje zastavijo, je: »Naj GPT-4 fino prilagodim s svojimi podatki ali uporabim RAG?«
Skoraj vedno je odgovor: RAG.
RAG v 60 sekundah
Retrieval-Augmented Generation: ob prejemu poizvedbe iz svoje baze znanja pridobite najustreznejše dele vsebine in jih vključite v kontekst modela.
Model uporablja VAŠO vsebino kot verodostojen vir. Ne more halucinirati zunaj okvira pridobljenih informacij.
Zakaj je RAG najboljša izbira za poslovne klepetalne robote
1. Takojšnje posodobitve. Ste na spletnem mestu spremenili ceno? RAG bo spremembo upošteval že pri naslednji poizvedbi. Fino prilagajanje zahteva ponovno učenje modela.
2. Ločeni podatki za vsako stranko. Podatki vsake stranke so shranjeni v njeni lastni vektorski podatkovni zbirki. Brez mešanja podatkov med strankami.
3. Nižji stroški. €0.0001 na poizvedbo v primerjavi z €5,000+ za vsak postopek finega prilagajanja.
4. Brez halucinacij pri dejstvih. Model dobesedno navaja pridobljeno vsebino. Izračuni, cene in pravilniki — vse je točno.
Kdaj je fino prilagajanje smiselno
- Potrebujete specifičen TON, ki ga z navodili ni mogoče zanesljivo poustvariti (npr. formalen medicinski ton ali humor, značilen za blagovno znamko)
- Potrebujete strukturiran izhod v obliki, ki je osnovni model ne zagotavlja dovolj zanesljivo
- Imate >10,000 kakovostnih vhodno-izhodnih parov
Za 95% poslovnih klepetalnih robotov — vključno z našim — je RAG prava izbira.
