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为什么要构建RAG系统？

RAG系统通过结合信息检索和生成模型，解决了LLM在知识更新、幻觉和上下文限制等方面的挑战。它允许模型在生成响应前引用外部知识库，提高答案的准确性和相关性。

RAG与大模型微调的区别？

项目	RAG系统	大模型微调
知识更新	通过更新外部知识库实现	需要重新训练模型
成本	较低	高，需大量计算资源
灵活性	高，适用于多任务场景	低，通常针对特定任务优化
部署	简单，易于集成	复杂，需重新部署模型

RAG无需修改模型参数，而微调则需要调整模型的权重和参数。通常情况下，微调和RAG架构都可以用来自定义模型。

RAG与微调的适用场景？

• RAG适用场景：需要频繁更新知识库、处理多任务、快速部署的应用，如企业知识问答系统。

• 微调适用场景