එහෙනම් ඔයාට දත්ත ගොඩාක් තියෙනවා. සමහර විට එය පාරිභෝගික සහාය වාර්තා, තාක්ෂණික ලේඛන, නීතිමය ගිවිසුම් හෝ වෛද්ය පර්යේෂණ විශාල කට්ටලයක් විය හැකිය.ඔබ දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීම සඳහා වඩාත් බුද්ධිමත් ප්රතිචාර ලබා ගැනීමට විශාල භාෂා ආකෘතිය (LLM) වෙත මෙය සම්බන්ධ කිරීම ගැන සැලකිලිමත් වනු ඇත. නමුත් දැන් ඔබ ප්රධාන ප්රශ්නයක් මත රැඳී සිටිනවා: ඔබ ආකෘතිය හොඳින් සකස් කළ යුතුද, හෝ Retrieval-Augmented Generation (RAG) භාවිතා කළ යුතුද? අපි එය පහසුවෙන් හා පැහැදිලිව වෙන් කරමු, එවිට ඔබ ඔබේ වැඩ සඳහා නිවැරදි මෙවලමක් තෝරා ගත හැකිය. Fine-Tuning ඇත්තටම අදහස් කරන්නේ කුමක්ද Fine-tuning ඉස්කෝලේ ආපසු LLM යැවීම වගේ, නමුත් ඔබේ විශේෂිත මාතෘකාව සඳහා පමණක්. ඔබේ විශේෂාංගය පිළිබඳ සියල්ල මුල සිට ඉගැන්වීම වෙනුවට, ඔබ පෙර පුහුණු ආකෘතිය යාවත්කාලීන කර ඔබේම උදාහරණ මත පදනම්ව එය දිගටම පුහුණුව ලබා දෙයි. ආදර්ශය සාමාන්ය අන්තර්ජාල ලේඛන මත පුහුණු කර තිබේ නම්, ඔබ එය හොඳින් සකස් කළ හැකිය, උදාහරණයක් ලෙස, අභ්යන්තර විකුණුම් ඇමතුම් හෝ සමාගමේ ප්රතිපත්තිය ලේඛන. එය හොඳින් සකසන විට, ආකෘතිය මෙම තොරතුරු සෘජුවම "අදාල" ය.ඔබට සෑම ප්රවේශයක්ම එය සකසන්න අවශ්ය නැත.එය පමණක් දන්නවා. මෙන්න පින්තූරයක්: මෘදු තැපැල් වෙනස් කරයි.ඒ කියන්නේ එය කාලය, පරිගණක සම්පත්, සහ සැලකිලිමත් පරීක්ෂණ අවශ්ය වේ. එය පුහුණු කිරීමෙන් පසු, ඔබ එය නැවත පුහුණු වන තෙක් එම දැනුම ඇතුළත් වේ. RAG වැඩ කරන්නේ කෙසේද Retrieval-Augmented Generation යනු Cheat Sheet වැනි වැඩපිළිවෙළකි. ඒ වෙනුවට, ඔබ එය ප්රශ්නය ඇසෙන විට, එය ඉක්මනින් සොයමින් පවතී. එවිට, එය ප්රයෝජනවත්ම තොරතුරු සඳහා.එවිට, එය ප්රතිචාරයක් නිර්මාණය කිරීමට එම තොරතුරු භාවිතා කරයි. Database හෝ ලේඛන ගබඩාව ආකෘතියගෙන් ඇහුවොත් සිතන්න: "අපගේ සමාගමේ ආපසු ප්රතිපත්තිය කුමක්ද?"RAG සමඟ, එය අනුමාන කරන්නේ නැහැ. එය වේගවත්, මෘදුකාංගික වන අතර, යාවත්කාලීන කිරීම පහසුය – මූලික ලේඛන වෙනස් කිරීම පමණි, සහ පද්ධතිය වහාම බුද්ධිමත් වේ. Fine-Tuning තේරුම් ගනිද්දී Fine-tuning හොඳ විකල්පයක් වේ, ඔබගේ භාවිතය කේතය අවම වශයෙන් මෙම පෙට්ටිය කිහිපයක් පරීක්ෂා කරන විට: 
 
 
 
 
 සාමූහික ප්රකාශය හෝ ටෝන් වැදගත් - සෑම අවස්ථාවකදීම "බෑන් මත" සද්ද කිරීමට අවශ්ය පාරිභෝගික සේවා රොබෝ සිතන්න. ඔබ නැවත වරක් කාර්යයක් ස්වයංක්රීය කර ඇත – උදාහරණයක් ලෙස ලියාපදිංචි කිරීම, රැස්වීම් සටහන් සකස් කිරීම, හෝ ටිකට් වර්ග කිරීම. ඔබගේ දත්ත විශේෂඥ හෝ තාක්ෂණික වේ – ඔබ ගුවන් යානා ඉංජිනේරු හෝ බදු නීතිය වැනි නයිස් ක්ෂේත්රයේ වැඩ කරන්නේ නම්, ඔබගේ ආකෘතිය පාලනය කිරීමට ඔබට අවශ්ය විය හැකිය. ඔබ කොන්දේසි සොයා ගැනීම දිගටම කිරීමට අවශ්ය නොවේ – වේලාව වැදගත් වන උසස් කාර්යයන් සඳහා, මෘදු සැකසීම දත්ත පදනම හරහා සොයන අතිරේක පියවර වළක්වා ගන්න. මෙන්න උදාහරණයක්: සෞඛ්ය ප්රතිකාර ව්යාපාරයක් ඔවුන්ගේ චැට්බොටයට අභ්යන්තර ප්රතිකාර මාර්ගෝපදේශ මත පදනම්ව වෛද්ය උපදෙස් ලබා දීමට අවශ්ය වේ.එවිට ඔවුන් ප්රතිචාර දෙකම නිවැරදි හා අනුකූල වන බවට සහතික කිරීම සඳහා ඔවුන්ගේ පරීක්ෂා කරන ලද ද්රව්ය සමඟ ආකෘතිය හොඳින් අනුකූල කරයි. RAG වඩාත් සුදුසු විට RAG නිශ්චිතව, නිවැරදිව සහ ලේඛන මත පදනම්ව පිළිතුරු අවශ්ය විට, විශේෂයෙන් දත්ත නිතර වෙනස් විය හැකි නම්. ඔබට RAG අවශ්ය වනු ඇත: 
 
 
 
 
 ඔබගේ දත්ත නිතර යාවත්කාලීන කිරීම – කිසිවෙකුට කිසිදු ප්රතිපත්ති වෙනස් කිරීමක් හෝ නිෂ්පාදන නාමය වෙනස් කරන විට ආකෘතිය නැවත පුහුණු කිරීමට අවශ්ය නැත. ඔබ විශාල ලේඛන සබඳතා සමඟ වැඩ කරන්නේ - PDFs දහස් ගණනක්, markdown සටහන්, රැස්වීම්, පරිච්ඡේදය, ආදිය. නිවැරදිත්වය මූලාශ්ර ද්රව්ය සම්බන්ධ වේ - ඔබගේ ප්රතිචාර ප්රවේශය හෝ නිරීක්ෂණය අවශ්ය නම් (විශේෂ වශයෙන් නීතිමය, මූල්ය, හෝ විද්යාත්මක කොන්දේසි), RAG ඔබට මූලද්රව්ය වෙත පිවිසෙනු ඇත. විවිධ මාතෘකා සඳහා ප් රයෝජනවත්තාවයක් අවශ්ය වේ - නිෂ්පාදන දහස් ගණනක් පුරා ප්රතිචාර ලබා ගත හැකි සහාය බෝට් එක, නිෂ්පාදනයට එක් ආකෘතියක් අවශ්ය නැතිව නිෂ්පාදනයට විශේෂිත ප්රතිචාර ලබා ගැනීමට RAG භාවිතා කළ හැකිය. ඔබ ව්යාපාරික සහාය තැපැල් ක්රියාත්මක කර ඇති බව කියමු.සැපැල්කරුවන් අභ්යන්තර මෙවලම්, ප්රතිලාභ සහ රැකියාව ක්රියාවලිය පිළිබඳ ප්රශ්න ඇසේ.මේ ලේඛන Confluence, SharePoint සහ Google Docs තුළ ජීවත් වේ. ඔබ PTO ප්රතිපත්තිය යාවත්කාලීන කරන සෑම අවස්ථාවකදීම ආකෘතිය නැවත පුහුණු කිරීමට අවශ්ය නොවේ.RAG සමඟ, ඔබ ලේඛන ගබඩාව යාවත්කාලීන කරන්නේ, සහ ආකෘතිය වහාම වෙනස්කම් ප්රදර්ශනය කරයි. The Trade-Offs You Should Know RAG කළමනාකරණය කිරීම පහසුය, නමුත් එය නව අභියෝගයක් ඉදිරිපත් කරයි: සෙවීමේ ගුණාත්මකභාවය. Fine-tuning මෙම ගැටලුව වළක්වා ගනී, නමුත් යාවත්කාලීන කිරීම සඳහා මෘදුකාංගය සහ වේගයෙන් මිලදී ගැනීම සඳහා. Fine-tuning ඉදිරියටත් වඩා මිල අධික විය හැක, විශේෂයෙන් ඔබ බොහෝ උදාහරණ මත පුහුණු කරන්නේ නම්. RAG, අනෙක් අතට, බොහෝ විට වඩාත් වේගයෙන් ස්ථාපනය කළ හැකි සහ වර්ධනය කළ හැකිය. තවත් එකක් මෙන්න: මෘදු සැකසුම් ආකෘති "සහ පොත්" ය. ඔවුන් මූලාශ්ර සඳහන් කරන්නේ නැහැ, විශේෂිත ප්රතිචාරය කොහෙන් ආවේද යන්න කියන්න අමාරුයි. දෙකම පාවිච්චි කරන්න පුලුවන්ද? සමහර කණ්ඩායම් Fine-Tuning සහ RAG එකට භාවිතා කරයි. ඔබ ඔබේ කටහඬ ටෝන් අනුගමනය කිරීම සඳහා ආකෘතිය හොඳින් සකස් කළ හැකි අතර, එය නිවැරදි තොරතුරු ලබා දීමට RAG භාවිතා කළ හැකිය. හෝ සමහර විට ඔබට නැවතත් සහාය ටිකට් මත එය හොඳින් සකස් කළ හැකිය, නමුත් RAG භාවිතා කිරීම සඳහා අඩු පොදු, දිගු ආකෘති ප්රශ්න කටයුතු කිරීමට. ප් රශ්නය වන්නේ මෙය සදාකාලිකව / හෝ තීරණයක් නොවන බවයි.එය ඔබගේ වර්තමානයේ අවශ්යතා සඳහා හොඳම ගැලපෙන දේ තෝරා ගැනීම සහ අනාගතය සඳහා ප්රවේශවත් වීම ගැනය. Fine-Tuning vs RAG අතර තෝරා ගන්නේ කෙසේද ඔබේ භාවිතය ප්රවේශය සමඟ ආරම්භ කරන්න.ඔබට අහන්න: 
 
 
 
 
 
 මේ දත්ත කොපමණ වෙලාවට වෙනස් වේවිද? මෙම ආකෘතිය පැහැදිලි කිරීම හෝ මූලාශ්ර සඳහන් කිරීම අවශ්යද? වේගය හෝ නිවැරදිභාවය වඩා වැදගත්ද? මාගේ ආකෘතිය හා හැසිරීම පිළිබඳ කොපමණ පාලනය අවශ්යද? මට සම්පත් (කෙර, දත්ත, පරිගණක) හොඳින් සකස් කිරීමට තිබේද? ඔබට වේගවත්, සත් ය ප්රතිචාර අවශ්ය නම්, RAG සමඟ යන්න. ඔබ ආකෘති ගැඹුරින් ඇතුළත් කිරීමට හෝ නිශ්චිත ශබ්දයක් සමඟ කතා කිරීමට ආකෘතිය අවශ්ය නම්, දෘෂ්ටි තැපැල් සමග යන්න. ඔබ දෙදෙනාම අවශ්ය නම්?ඔබ තනි නොවේ.මගේ බොහෝ දියුණු පද්ධති එය කරන්නේ. සමුදාය ඔබගේ ව්යාපෘතිය සඳහා නිවැරදි ගැලපෙන ප්රතිචාරයක් නැත - නමුත් ඔබගේ ව්යාපෘතිය සඳහා නිවැරදි ගැලපෙන ප්රතිචාරයක් ඇත. Fine-tuning ඔබට නිවැරදිතාවය සහ පාලනය ලබා දෙයි. RAG ඔබගේ දත්ත, ඔබගේ පරිශීලකයන් සහ දේවල් වෙනස් වන ආකාරය ගැන සිතන්න. මම හිතනවා මේ ලිපිය ඔබට කැමති වෙයි.ඔබට පුළුවන්. ලැප්ටරයේ ඉන්න එක. Linkedin හි මා සමඟ සම්බන්ධ වන්න

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

Visit My Newsletter

මෙම ශ්‍රව්‍යය කතාවේ මුල් භාෂාවෙන් නිෂ්පාදනය කර ඇත!

Fine-Tuning vs RAG - ඔබේ දත්ත මත LLM පුහුණු කිරීමට නිවැරදි ප්රවේශය තෝරා ගන්නේ කෙසේද

About Author

අදහස්

ටැග් එල්ලන්න

මෙම ලිපිය ඉදිරිපත් කරන ලදී

Related Stories

Streamlining the API Lifecycle: Interview with Startups of The Year 2024 Nominee, Ambassador

My Six Years of Writing on HackerNoon in Numbers and Pictures

10 Reasons Why Publishing on HackerNoon Will Skyrocket Your Reach and Impact

Seamless Sign-ups on the Move: Unlock Access as You Take Action!

Streamlining the API Lifecycle: Interview with Startups of The Year 2024 Nominee, Ambassador

My Six Years of Writing on HackerNoon in Numbers and Pictures

10 Reasons Why Publishing on HackerNoon Will Skyrocket Your Reach and Impact

Seamless Sign-ups on the Move: Unlock Access as You Take Action!

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps